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海域组合单元水质模型参数反演方法研究

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2010-06-15

Journal:应用基础与工程科学学报

Included Journals:Scopus、EI、ISTIC、CSCD

Volume:18

Issue:3

Page Number:408-418

ISSN No.:1005-0930

Key Words:海域水质模型;组合单元;参数反演;数据驱动模型;人工神经网络

Abstract:参数反演是海域水质模型验证工作的主要难点之一,同时模型模拟海域内参数的统一赋值又降低了其实际的物理意义.本文建立海域组合单元水质模型参数反演的新方法:将研究海域划分为若干单元,敏感参数在各单元中独立赋值.将基于人工神经网络的数据驱动模型同水质模型有机结合,通过水质模型计算多参数匹配设计的工况,构建海域内部观测点的解集;以数据驱动模型归纳建立状态变量(污染物浓度)同多个控制变量(模型参数)之间的非线性关系.将实测资料带入关系中,进行模型参数随地域变化的组合单元优化反演研究.以渤海海域水质模型多参数反演为例,采用"孪生"试验验证参数组合单元反演新方法的可行性,结果表明该方法是有效的.

Pre One:Experimental study of random wave impact on a horizontal plate

Next One:3-D simulations of freak waves based on high-order spectral method