为高精度地开展地下水污染溯源辨识,在对污染源参数进行敏感性分析的基础上,研究应用两阶段马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法辨识确定污染源参数;同时,探索应用多层感知机(Multi-layer Perceptron,MLP)方法构建...为高精度地开展地下水污染溯源辨识,在对污染源参数进行敏感性分析的基础上,研究应用两阶段马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法辨识确定污染源参数;同时,探索应用多层感知机(Multi-layer Perceptron,MLP)方法构建地下水污染运移数值模型的代理模型,用以提高地下水污染溯源辨识的效率。为验证上述方法的有效性和可行性,开展了两个数值算例研究。结果表明:采用MLP方法构建的代理模型对地下水污染运移数值模型的逼近精度高,不仅能够有效提升地下水污染溯源辨识效率,还能保持良好的计算精度;所提出的耦合敏感性分析与两阶段MCMC算法能够显著提升低敏感性污染源参数的辨识精度。展开更多
提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了...提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)拟合SMC-PHDF中经重采样后的粒子分布,这里混合模型的元素个数和参数分别对应于群的个数和状态.期望最大化(Expectation maximum,EM)算法和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法分别被用于估计混合模型的参数.混合模型的元素个数可通过删除、合并及分裂算法得到.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明该算法可有效跟踪部分可分辨的群目标.相比EM算法,MCMC算法能够更好地提取群的个数和状态,但它的计算量要大于EM算法.展开更多
基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法的α稳定分布参数估计具有良好的性能,但不合适的提议函数常导致算法不收敛或混合性能不好。针对提议函数难以选择的问题,提出了一种基于自适应Metropolis算法的非对称α稳...基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法的α稳定分布参数估计具有良好的性能,但不合适的提议函数常导致算法不收敛或混合性能不好。针对提议函数难以选择的问题,提出了一种基于自适应Metropolis算法的非对称α稳定分布参数估计新方法。该方法利用Markov链的历史信息自动调整提议函数的协方差矩阵,使其不断地逼近目标分布,从而获得更好的估计结果。理论分析和仿真结果表明,此方法不仅能准确地估计出α稳定分布的4个参数,而且具有良好的鲁棒性和灵活性。展开更多
针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链-蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH)。该...针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链-蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH)。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。展开更多
文摘为高精度地开展地下水污染溯源辨识,在对污染源参数进行敏感性分析的基础上,研究应用两阶段马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法辨识确定污染源参数;同时,探索应用多层感知机(Multi-layer Perceptron,MLP)方法构建地下水污染运移数值模型的代理模型,用以提高地下水污染溯源辨识的效率。为验证上述方法的有效性和可行性,开展了两个数值算例研究。结果表明:采用MLP方法构建的代理模型对地下水污染运移数值模型的逼近精度高,不仅能够有效提升地下水污染溯源辨识效率,还能保持良好的计算精度;所提出的耦合敏感性分析与两阶段MCMC算法能够显著提升低敏感性污染源参数的辨识精度。
文摘提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)拟合SMC-PHDF中经重采样后的粒子分布,这里混合模型的元素个数和参数分别对应于群的个数和状态.期望最大化(Expectation maximum,EM)算法和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法分别被用于估计混合模型的参数.混合模型的元素个数可通过删除、合并及分裂算法得到.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明该算法可有效跟踪部分可分辨的群目标.相比EM算法,MCMC算法能够更好地提取群的个数和状态,但它的计算量要大于EM算法.
文摘基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法的α稳定分布参数估计具有良好的性能,但不合适的提议函数常导致算法不收敛或混合性能不好。针对提议函数难以选择的问题,提出了一种基于自适应Metropolis算法的非对称α稳定分布参数估计新方法。该方法利用Markov链的历史信息自动调整提议函数的协方差矩阵,使其不断地逼近目标分布,从而获得更好的估计结果。理论分析和仿真结果表明,此方法不仅能准确地估计出α稳定分布的4个参数,而且具有良好的鲁棒性和灵活性。
文摘针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链-蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH)。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。