论文摘要
针对非均质地下含水层污染源识别及含水层参数反演过程中监测方案优化问题,提出一种基于贝叶斯公式及信息熵最小的累进加井的多井监测方案优化方法.首先,构建假想案例下的二维非均质各向同性潜水含水层水流及溶质运移模型,运用GMS软件进行数值模拟求解.采用最优拉丁超立方抽样方法和Kriging法建立数值模拟模型的替代模型.然后以参数后验分布的信息熵最小为目标函数,采用累进加井的方式进行多井监测方案优化设计.最后根据优化后的监测方案,采用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源及含水层参数的同步反演.算例研究表明:在兼顾反演精度及监测成本,并保证每个参数分区内至少有1眼监测井的条件下,5眼井组合监测方案(6,5,1,2,8)为最优监测方案.与信息熵最小的10眼井组合监测方案(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)的参数反演结果相比,5眼井组合监测方案对11个参数α=(XS,YS,T1,T2,QS,K1,K2,K3,DL1,DL2,DL3)的后验均值偏离率的虽增大1.2%,但监测成本却是10眼井组合监测方案的50%.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张双圣,刘汉湖,强静,刘喜坤,朱雪强
关键词: 监测方案优化,贝叶斯公式,信息熵,替代模型,差分进化自适应算法,参数后验均值偏离率
来源: 中国环境科学 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 中国矿业大学环境与测绘学院,徐州市城区水资源管理处,中国矿业大学数学学院
基金: 国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2015ZX07406005)
分类号: X523
DOI: 10.19674/j.cnki.issn1000-6923.2019.0343
页码: 2902-2912
总页数: 11
文件大小: 1195K
下载量: 193
相关论文文献
- [1].贝叶斯公式的应用[J]. 科学咨询(科技·管理) 2019(06)
- [2].贝叶斯公式的应用和推广[J]. 数学学习与研究 2017(10)
- [3].贝叶斯公式的推广[J]. 数学学习与研究 2017(11)
- [4].贝叶斯公式及其应用[J]. 数理化解题研究 2017(04)
- [5].全概率公式与贝叶斯公式在信号传输方面的应用[J]. 企业导报 2014(13)
- [6].以应用性为导向的贝叶斯公式教学的一种新设计[J]. 科教导刊(中旬刊) 2016(05)
- [7].贝叶斯公式及其应用[J]. 课程教育研究 2018(40)
- [8].贝叶斯公式实例的深度挖掘[J]. 曲阜师范大学学报(自然科学版) 2018(04)
- [9].全概率公式与贝叶斯公式的教学方法研究[J]. 时代教育(教育教学) 2010(05)
- [10].可信程度中的贝叶斯公式[J]. 科技信息 2012(34)
- [11].贝叶斯公式的几个应用[J]. 大学数学 2011(02)
- [12].贝叶斯公式的应用[J]. 科教文汇(上旬刊) 2019(11)
- [13].贝叶斯公式与贝叶斯统计[J]. 重庆科技学院学报(自然科学版) 2010(03)
- [14].关于贝叶斯公式的教学设计与实践[J]. 科教导刊(上旬刊) 2016(05)
- [15].对AI的基础——贝叶斯公式的研究[J]. 现代经济信息 2018(05)
- [16].条件概率与贝叶斯公式在教学中的难度层次[J]. 考试周刊 2018(71)
- [17].贝叶斯公式的教学设计[J]. 课程教育研究 2018(31)
- [18].贝叶斯公式应用教学的一种新设计[J]. 新疆师范大学学报(自然科学版) 2011(04)
- [19].由古典概型引入贝叶斯公式的一种教学设计[J]. 高师理科学刊 2016(06)
- [20].基于贝叶斯公式的保费的确立[J]. 时代金融 2013(06)
- [21].借一斑以窥全豹——贝叶斯公式教学研探[J]. 太原学院学报(自然科学版) 2016(04)
- [22].疾病检测中的概率问题——一例读懂贝叶斯公式[J]. 中国统计 2017(11)
- [23].概率论中贝叶斯公式与条件分布律的一个注记[J]. 智库时代 2018(34)
- [24].基于贝叶斯公式及应用教学的认识与实践[J]. 数学教学研究 2014(03)
- [25].二项分布在诊断检验中的应用[J]. 课程教育研究 2018(42)
- [26].贝叶斯公式的应用推广[J]. 黑龙江科学 2020(12)
- [27].人工智能思维利器——贝叶斯公式的教学探究[J]. 教育教学论坛 2019(38)
- [28].浅谈全概率与贝叶斯公式的教学方法[J]. 知识经济 2018(18)
- [29].对防癌体检可靠性的概率分析[J]. 东西南北 2019(10)
- [30].贝叶斯融合多核学习的图像显著性检测[J]. 激光与光电子学进展 2019(16)
标签：监测方案优化论文; 贝叶斯公式论文; 信息熵论文; 替代模型论文; 差分进化自适应算法论文; 参数后验均值偏离率论文;