复杂环境模型参数识别的软计算技术及其应用研究
发布时间：2022-01-08 08:28
参数识别是数学模型应用的前提和基础。随着污染物迁移转化规律研究的不断深入,环境模型日趋复杂和完善,伴随而来的是参数不可识别问题的加剧。有效识别复杂环境模型的参数在理论上和实践上都是一个急待解决的问题。近年来发展起来的软计算技术具有结构简单,通用性强,计算效率高,能有效进行问题解全局搜索的优点。软计算是指对研究对象只求近似而非精确解的有效计算方法。本文基于软计算技术,提出了一套适用于复杂环境模型参数识别的实用技术路线,其理论基础是贝叶斯推理,核心方法是马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）法,并融合了灵敏度分析、相关性分析和全局搜索算法等辅助信息获取手段。论文以 WASP（Water Quality AnalysisSimulation Program Modeling System）模型在密云水库水质模拟中的应用为背景试验和检验了该技术路线的参数识别性能和效率。数值试验和案例研究表明,论文提出的技术路线高效可靠地获取了参数的后验分布。MCMC 法是获取参数后验分布,进行参数不确定性分析的重要手段。MCMC 采样序列能收敛到参数后验分布上,Ge...
【文章来源】：清华大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：173 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
第1章 引言
1.1 研究背景
1.1.1 环境模型的发展
1.1.2 参数识别的困惑
1.2 研究目标和内容
1.3 论文的结构
第2章 研究综述
2.1 参数识别研究
2.1.1 反演问题描述
2.1.2 参数识别方法
2.2 启发式搜索法
2.2.1 遗传算法
2.2.2 模拟退火算法和单纯形算法
2.2.3 混合算法
2.2.4 启发式搜索算法分析
2.3 参数不确定性分析
2.3.1 传统的一阶估算法
2.3.2 贝叶斯法
2.3.3 MCMC 法
2.4 小结
2.4.1 软计算技术
2.4.2 启发式搜索法
2.4.3 参数不确定性分析
第3章 研究思路及目标模型
3.1 研究思路
3.1.1 复杂环境模型
3.1.2 参数识别技术路线
3.2 WASP 模型
3.2.1 模型简介
3.2.2 模型概化
3.2.3 数据序列合成
3.3 参数灵敏度分析
3.4 参数相关性分析
3.4.1 相关性分析方法
3.4.2 相关性分析结果
3.5 小结
第4章 参数全局搜索算法
4.1 遗传算法
4.1.1 算法流程
4.1.2 算法设计及控制参数
4.1.3 正交试验设计
4.1.4 正交试验结果
4.2 混合算法
4.2.1 模拟退火单纯形法
4.2.2 遗传单纯形法
4.3 不同搜索算法对比
4.4 小结
第5章 参数识别影响因素分析
5.1 参数灵敏度
5.2 参数相关性
5.3 数据精度
5.4 数据序列长度
5.5 小结
第6章 参数不确定性分析
6.1 MCMC 法
6.1.1 采样算法
6.1.2 算法参数选择
6.1.3 收敛判断准则
6.2 参数后验分布及不确定性分析
6.2.1 数值试验及结果
6.2.2 MCMC 法结果分析
6.3 小结
第7章 案例研究－密云水库水质模型参数识别
7.1 密云水库概述
7.2 模型准备
7.2.1 模型简介
7.2.2 时空概化
7.2.3 数据准备
7.3 水动力学模拟
7.4 水质模型参数识别
7.4.1 参数识别过程
7.4.2 参数全局搜索
7.4.3 参数后验分布及不确定性分析
7.4.4 模型验证
7.5 小结
第8章 结论与建议
8.1 结论
8.2 建议
参考文献
致谢与声明
附录A WASP/EUTRO 模型基本方程
1 藻类生长动力学方程
2 氮循环
3 磷循环
4 溶解氧平衡
附录B 合成观测数据序列
附录C 案例研究基本数据
附录D 数值试验6-2 和6-4 的参数后验分布图
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]GSA法在水质模型参数估值中的应用[J]. 王薇,曾光明,秦肖生. 上海环境科学. 2003(09)
[2]GSA法在水质模型参数估值中的应用[J]. 王薇,曾光明,秦肖生. 上海环境科学. 2003 (09)
[3]仿真优化研究进展[J]. 王凌,张亮,郑大钟. 控制与决策. 2003(03)
[4]WASP6系统在三峡库区水质仿真中的应用[J]. 孙学成,邓晓龙,张彩香,潘娟琴. 三峡大学学报(自然科学版). 2003(02)
[5]用TM影像进行湖泊水色反演研究的人工神经网络模型[J]. 王建平,程声通,贾海峰,王志石,邓宇华. 环境科学. 2003(02)
[6]HSY算法在水质模型参数识别中的应用探讨[J]. 邓义祥,陈吉宁,杜鹏飞. 上海环境科学. 2002(08)
[7]HSY算法在水质模型参数识别中的应用探讨[J]. 邓义祥,陈吉宁,杜鹏飞. 上海环境科学. 2002 (08)
[8]湖库富营养化人工神经网络评价模型[J]. 楼文高. 水产学报. 2001(05)
[9]密云水库的浮游植物群落结构与密度[J]. 杜桂森,王建厅,武殿伟,赵盼,张为华,刚永运. 植物生态学报. 2001(04)
[10]仿真优化理论与方法综述[J]. 杨湘龙,王飞,冯允成. 计算机仿真. 2000(05)
本文编号：3576230
【文章来源】：清华大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：173 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
第1章 引言
1.1 研究背景
1.1.1 环境模型的发展
1.1.2 参数识别的困惑
1.2 研究目标和内容
1.3 论文的结构
第2章 研究综述
2.1 参数识别研究
2.1.1 反演问题描述
2.1.2 参数识别方法
2.2 启发式搜索法
2.2.1 遗传算法
2.2.2 模拟退火算法和单纯形算法
2.2.3 混合算法
2.2.4 启发式搜索算法分析
2.3 参数不确定性分析
2.3.1 传统的一阶估算法
2.3.2 贝叶斯法
2.3.3 MCMC 法
2.4 小结
2.4.1 软计算技术
2.4.2 启发式搜索法
2.4.3 参数不确定性分析
第3章 研究思路及目标模型
3.1 研究思路
3.1.1 复杂环境模型
3.1.2 参数识别技术路线
3.2 WASP 模型
3.2.1 模型简介
3.2.2 模型概化
3.2.3 数据序列合成
3.3 参数灵敏度分析
3.4 参数相关性分析
3.4.1 相关性分析方法
3.4.2 相关性分析结果
3.5 小结
第4章 参数全局搜索算法
4.1 遗传算法
4.1.1 算法流程
4.1.2 算法设计及控制参数
4.1.3 正交试验设计
4.1.4 正交试验结果
4.2 混合算法
4.2.1 模拟退火单纯形法
4.2.2 遗传单纯形法
4.3 不同搜索算法对比
4.4 小结
第5章 参数识别影响因素分析
5.1 参数灵敏度
5.2 参数相关性
5.3 数据精度
5.4 数据序列长度
5.5 小结
第6章 参数不确定性分析
6.1 MCMC 法
6.1.1 采样算法
6.1.2 算法参数选择
6.1.3 收敛判断准则
6.2 参数后验分布及不确定性分析
6.2.1 数值试验及结果
6.2.2 MCMC 法结果分析
6.3 小结
第7章 案例研究－密云水库水质模型参数识别
7.1 密云水库概述
7.2 模型准备
7.2.1 模型简介
7.2.2 时空概化
7.2.3 数据准备
7.3 水动力学模拟
7.4 水质模型参数识别
7.4.1 参数识别过程
7.4.2 参数全局搜索
7.4.3 参数后验分布及不确定性分析
7.4.4 模型验证
7.5 小结
第8章 结论与建议
8.1 结论
8.2 建议
参考文献
致谢与声明
附录A WASP/EUTRO 模型基本方程
1 藻类生长动力学方程
2 氮循环
3 磷循环
4 溶解氧平衡
附录B 合成观测数据序列
附录C 案例研究基本数据
附录D 数值试验6-2 和6-4 的参数后验分布图
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]GSA法在水质模型参数估值中的应用[J]. 王薇,曾光明,秦肖生. 上海环境科学. 2003(09)
[2]GSA法在水质模型参数估值中的应用[J]. 王薇,曾光明,秦肖生. 上海环境科学. 2003 (09)
[3]仿真优化研究进展[J]. 王凌,张亮,郑大钟. 控制与决策. 2003(03)
[4]WASP6系统在三峡库区水质仿真中的应用[J]. 孙学成,邓晓龙,张彩香,潘娟琴. 三峡大学学报(自然科学版). 2003(02)
[5]用TM影像进行湖泊水色反演研究的人工神经网络模型[J]. 王建平,程声通,贾海峰,王志石,邓宇华. 环境科学. 2003(02)
[6]HSY算法在水质模型参数识别中的应用探讨[J]. 邓义祥,陈吉宁,杜鹏飞. 上海环境科学. 2002(08)
[7]HSY算法在水质模型参数识别中的应用探讨[J]. 邓义祥,陈吉宁,杜鹏飞. 上海环境科学. 2002 (08)
[8]湖库富营养化人工神经网络评价模型[J]. 楼文高. 水产学报. 2001(05)
[9]密云水库的浮游植物群落结构与密度[J]. 杜桂森,王建厅,武殿伟,赵盼,张为华,刚永运. 植物生态学报. 2001(04)
[10]仿真优化理论与方法综述[J]. 杨湘龙,王飞,冯允成. 计算机仿真. 2000(05)
本文编号：3576230
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