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基于拉丁超立方抽样的改进型多链DRAM算法求解地下水污染反问题
被引量:
3
1
作者
张双圣
强静
+2 位作者
刘汉湖
刘喜坤
孙韶华
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2020年第3期72-78,共7页
针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二...
针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二维水质对流-扩散方程相耦合,建立地下水污染源识别模型。构建一个污染物在地下水含水层中瞬时排放的算例,分别运用Metropolis算法、多链Metropolis算法以及改进型多链DRAM算法对污染源信息(污染源强度、排放位置(x,y)和排放时长)进行反求。算例研究表明,Metropolis算法受样本初始点影响,容易出现反演结果局部最优或者反演结果难以收敛的问题;多链Metropolis算法虽然显著提高了反演结果的准确性,但是反演效率相对低下;改进型多链DRAM在保证反演准确性的条件下,可显著提高反演效率(相对于多链Metropolis算法提高68%),实现反演结果准确性与效率的双提高。
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关键词
二维水质模型
贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡洛法
拉丁超立方抽样
延迟拒绝自适应metropolis算法
污染源识别
下载PDF
职称材料
基于贝叶斯公式的地下水污染源识别
被引量:
13
2
作者
张双圣
强静
+2 位作者
刘汉湖
刘喜坤
朱雪强
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期1568-1578,共11页
将贝叶斯公式与地下水二维水质对流-扩散方程相耦合,建立依靠监测井监测值的地下水污染源参数(污染源强度M、排放位置(X_0,Y_0)和排放时刻T_0)反演模型.针对监测井监测值信息量不充分或者监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出了一种...
将贝叶斯公式与地下水二维水质对流-扩散方程相耦合,建立依靠监测井监测值的地下水污染源参数(污染源强度M、排放位置(X_0,Y_0)和排放时刻T_0)反演模型.针对监测井监测值信息量不充分或者监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出了一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化设计方法.构建一个污染物在承压含水层中瞬时排放的算例,在确定单井监测及监测次数条件下,以监测井位置D及监测频率△t的优化为目标,分别进行模型参数后验分布信息熵最小的单目标监测方案优化,以及信息熵最小且监测耗时最短的多目标监测方案优化.依据优化后的监测方案采用延迟拒绝自适应Metropolis算法进行污染源参数反演识别.算例研究表明:在预设定单井监测,且监测次数为5次条件下,单目标优化后的监测方案为D=(830.2,199.8),△t=2.7,在此监测方案下,4个污染源参数M, X_0, Y_0, T_0的反演均值误差分别为19.5%、13.2%、3.4%、1.3%;多目标优化后的监测方案为D=(807.9,199.4),△t=1.2,在此监测方案下,4个污染源参数M, X_0, Y_0, T_0的反演均值误差分别为19.9%、13.4%、3.7%、4.2%.与基于单目标优化的监测方案的反演结果相比,基于多目标优化的监测方案条件下,污染源参数的反演均值误差虽分别增加了0.4%、0.2%、0.3%、2.9%,但监测时间却显著缩短了55.6%.
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关键词
监测井优化
污染源识别
贝叶斯公式
信息熵
延迟拒绝自适应metropolis算法
拉丁超立方抽样
多目标优化模型
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职称材料
基于DRAM算法的α稳定分布参数估计
被引量:
8
3
作者
郝燕玲
单志明
沈锋
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期73-78,共6页
针对非高斯α稳定分布的联合参数估计问题,基于贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,提出一种将自适应Metropolis(AM)采样与延迟拒绝(DR)算法相结合的参数估计新方法.在贝叶斯框架下,本方法将所有待估计参数均视为随机变量,把参...
针对非高斯α稳定分布的联合参数估计问题,基于贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,提出一种将自适应Metropolis(AM)采样与延迟拒绝(DR)算法相结合的参数估计新方法.在贝叶斯框架下,本方法将所有待估计参数均视为随机变量,把参数估计问题转化为概率计算问题;然后通过将全局自适应与局部自适应采样相结合,可以快速构造出接近目标分布的提议函数,从而有效地提高了MCMC方法的抽样效率.仿真结果表明,该方法能够更加快速、准确地估计出α稳定分布的4个特征参数,且具有更好的鲁棒性和灵活性.
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关键词
信号处理
稳定分布
贝叶斯推断
马尔可夫链蒙特卡罗
参数估计
自适应
metropolis
采样
延迟
拒绝
原文传递
题名
基于拉丁超立方抽样的改进型多链DRAM算法求解地下水污染反问题
被引量:
3
1
作者
张双圣
强静
刘汉湖
刘喜坤
孙韶华
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
中国矿业大学数学学院
徐州市城区水资源管理处
山东省城市供排水水质监测中心
出处
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2020年第3期72-78,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51774270)
国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2015ZX07406005)。
文摘
针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二维水质对流-扩散方程相耦合,建立地下水污染源识别模型。构建一个污染物在地下水含水层中瞬时排放的算例,分别运用Metropolis算法、多链Metropolis算法以及改进型多链DRAM算法对污染源信息(污染源强度、排放位置(x,y)和排放时长)进行反求。算例研究表明,Metropolis算法受样本初始点影响,容易出现反演结果局部最优或者反演结果难以收敛的问题;多链Metropolis算法虽然显著提高了反演结果的准确性,但是反演效率相对低下;改进型多链DRAM在保证反演准确性的条件下,可显著提高反演效率(相对于多链Metropolis算法提高68%),实现反演结果准确性与效率的双提高。
关键词
二维水质模型
贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡洛法
拉丁超立方抽样
延迟拒绝自适应metropolis算法
污染源识别
Keywords
two-dimensional water quality model
Bayesian-Markov chain Monte Carlo simulation
latin hypercube sampling
delayed rejection and adaptive
metropolis
algorithm
pollution source identification
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于贝叶斯公式的地下水污染源识别
被引量:
13
2
作者
张双圣
强静
刘汉湖
刘喜坤
朱雪强
机构
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
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期1568-1578,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(51774270)
国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2015ZX07406005)
文摘
将贝叶斯公式与地下水二维水质对流-扩散方程相耦合,建立依靠监测井监测值的地下水污染源参数(污染源强度M、排放位置(X_0,Y_0)和排放时刻T_0)反演模型.针对监测井监测值信息量不充分或者监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出了一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化设计方法.构建一个污染物在承压含水层中瞬时排放的算例,在确定单井监测及监测次数条件下,以监测井位置D及监测频率△t的优化为目标,分别进行模型参数后验分布信息熵最小的单目标监测方案优化,以及信息熵最小且监测耗时最短的多目标监测方案优化.依据优化后的监测方案采用延迟拒绝自适应Metropolis算法进行污染源参数反演识别.算例研究表明:在预设定单井监测,且监测次数为5次条件下,单目标优化后的监测方案为D=(830.2,199.8),△t=2.7,在此监测方案下,4个污染源参数M, X_0, Y_0, T_0的反演均值误差分别为19.5%、13.2%、3.4%、1.3%;多目标优化后的监测方案为D=(807.9,199.4),△t=1.2,在此监测方案下,4个污染源参数M, X_0, Y_0, T_0的反演均值误差分别为19.9%、13.4%、3.7%、4.2%.与基于单目标优化的监测方案的反演结果相比,基于多目标优化的监测方案条件下,污染源参数的反演均值误差虽分别增加了0.4%、0.2%、0.3%、2.9%,但监测时间却显著缩短了55.6%.
关键词
监测井优化
污染源识别
贝叶斯公式
信息熵
延迟拒绝自适应metropolis算法
拉丁超立方抽样
多目标优化模型
Keywords
monitoring well optimization
contamination source identification
Bayes’ Theorem
information entropy
delayed rejection adaptive
metropolis
algorithm
Latin hypercube sampling
multi-objective optimization model
分类号
X523 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于DRAM算法的α稳定分布参数估计
被引量:
8
3
作者
郝燕玲
单志明
沈锋
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期73-78,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61001154
60704018)
中国博士后科学基金资助项目(20100480979)
文摘
针对非高斯α稳定分布的联合参数估计问题,基于贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,提出一种将自适应Metropolis(AM)采样与延迟拒绝(DR)算法相结合的参数估计新方法.在贝叶斯框架下,本方法将所有待估计参数均视为随机变量,把参数估计问题转化为概率计算问题;然后通过将全局自适应与局部自适应采样相结合,可以快速构造出接近目标分布的提议函数,从而有效地提高了MCMC方法的抽样效率.仿真结果表明,该方法能够更加快速、准确地估计出α稳定分布的4个特征参数,且具有更好的鲁棒性和灵活性.
关键词
信号处理
稳定分布
贝叶斯推断
马尔可夫链蒙特卡罗
参数估计
自适应
metropolis
采样
延迟
拒绝
Keywords
signal processing
stable distribution
Bayesian inference
Markov chain Monte Carlo
parameter estimation
adaptive
metropolis
-hastings
delayed-rejection
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于拉丁超立方抽样的改进型多链DRAM算法求解地下水污染反问题
张双圣
强静
刘汉湖
刘喜坤
孙韶华
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2020
3
下载PDF
职称材料
2
基于贝叶斯公式的地下水污染源识别
张双圣
强静
刘汉湖
刘喜坤
朱雪强
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
13
下载PDF
职称材料
3
基于DRAM算法的α稳定分布参数估计
郝燕玲
单志明
沈锋
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
8
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