隨著水質(zhì)模型研究的不斷深入和模型的不斷完善,水質(zhì)模型的結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,所涉及的模型參數(shù)日益增多,給模型的應(yīng)用帶來了很大的不確定性。以不確定性方法進(jìn)行水質(zhì)模型參數(shù)校核,建立不確定性水質(zhì)模型,是當(dāng)前研究中一個亟待解決的問題。本文以Water Quality Analysis Simulation Program（WASP）水質(zhì)模型為研究對象,探討了應(yīng)用不確定性方法進(jìn)行模型參數(shù)校核的技術(shù)路線和具體步驟。以Delayed rejection Adaptive Metropolis（DRAM）算法為核心,同時結(jié)合模型參數(shù)靈敏度分析和Markov鏈?zhǔn)諗啃缘木C合判斷等輔助方法,對模型參數(shù)進(jìn)行了貝葉斯定理框架下的參數(shù)不確定性分析,確定了參數(shù)的后驗分布。并以參數(shù)不確定性分析為基礎(chǔ),實現(xiàn)了水質(zhì)隨機(jī)模擬,建立了基于WASP的不確定性水質(zhì)模型。本文創(chuàng)新性的將DRAM算法應(yīng)用于水質(zhì)模型的不確定性研究。該算法采用高效的參數(shù)搜索策略,能對目標(biāo)分布進(jìn)行有效采樣。本文數(shù)值試驗的結(jié)果表明,該算法是對水質(zhì)模型參數(shù)后驗分布進(jìn)行采樣的有效方法。該算法的應(yīng)用未見相關(guān)文獻(xiàn)報道。本文制定了DRAM算法應(yīng)用于WASP參數(shù)不確定性分析的技... 

【文章來源】：天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：148 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

不確定性的分類（按對事物的認(rèn)知程度分類）

Markov 鏈?zhǔn)諗坑谄椒€(wěn)分布，即完成算法的初始化階段，并在初始化階段之后產(chǎn)生足夠多的參數(shù)樣本進(jìn)行參數(shù)的統(tǒng)計分析。為準(zhǔn)確評價算法生成的 Markov 鏈的收斂性，每一數(shù)值試驗平行運行 4 次。對于數(shù)值試驗 1~5，每次試驗迭代次數(shù)為10000。以數(shù)值試驗 1 為例介紹算法的收斂性診斷過程。1. 收斂性診斷的定性分析：數(shù)值試驗 1 校核的參數(shù)為 K12C、K12T、KNIT、K71C、K71T，進(jìn)行了 4次平行試驗，每次試驗迭代 10000 次。按照上文對 MCMC 方法收斂性診斷的概述，對數(shù)值試驗 1 的 4 次平行試驗進(jìn)行定性和定量的收斂性診斷分析。首先作參數(shù)的取值變化過程圖，觀察參數(shù)是否有明顯的變化趨勢，參數(shù)的取值是否遍歷整個參數(shù)空間。圖 5-2為數(shù)值試驗1中一次平行試驗的參數(shù)K12C、K12T、KNIT、K71C、K71T 的取值變化過程圖。選取其中對 K12C、K12T 的分析進(jìn)行詳細(xì)說明。如圖 5-3，可以看到參數(shù) K12C、K12T 的取值遍歷了整個參數(shù)搜索空間，且在采樣過程中沒有明顯的變化趨勢。

圖 5-3 K12C、K12T 取值變化過程圖 5-4 和圖 5-5 分別為 K12C、K12T 的平均值和方差的變化過程圖迭代次數(shù) i>5000 左右之后，K12C、K12T 的平均值逐步收斂到 0.方差也基本收斂到一個穩(wěn)定水平。由此可以得出算法采樣得到的斂的，盡管還不能證明已經(jīng)達(dá)到全局收斂。迭代次數(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]水環(huán)境中的不確定性理論與方法研究——以三峽水庫為例[D]. 謝更新.湖南大學(xué) 2005

碩士論文
[1]NOMMLE分布的參數(shù)估計與MCMC模擬研究[D]. 韓艷敏.武漢理工大學(xué) 2007



本文編號：3457879