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基于贝叶斯网络的客户流失分析 被引量:14
1
作者 郭明 郑惠莉 卢毓伟 《南京邮电学院学报(自然科学版)》 EI 2005年第5期79-83,共5页
随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失... 随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群。考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果。与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行“过量抽样”。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 客户流失分析 metropolis-hasting算法 K2算法 数据挖掘
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利用贝叶斯模型进行热参数估计 被引量:12
2
作者 高思云 杨晨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1462-1465,共4页
对利用Bayesian模型分析热传导反问题中的导热系数预测问题的方法进行了研究。导热系数反问题的解是其后验概率密度的数学期望,用MarkovchainMonteCarlo算法计算后验状态空间以得到未知导热系数的统计估计。方法中取导热系数的先验分布... 对利用Bayesian模型分析热传导反问题中的导热系数预测问题的方法进行了研究。导热系数反问题的解是其后验概率密度的数学期望,用MarkovchainMonteCarlo算法计算后验状态空间以得到未知导热系数的统计估计。方法中取导热系数的先验分布满足正态分布,似然函数中的温度数据满足稳态零均值白噪声,先验分布与似然函数相乘得到后验概率密度函数。采用Metropolis-Hasting算法进行数据采样构造Markovchain,并截取收敛后的样本进行分析。 展开更多
关键词 参数估计 Bayesian模型 MARKOV CHAIN MONTE Carlo metropolis-hasting算法
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非对称双指数跳跃扩散模型的MCMC估计 被引量:5
3
作者 任枫 汪波 段晶晶 《系统工程》 CSCD 北大核心 2009年第7期39-42,共4页
非对称双指数跳跃扩散模型是由Kou提出的一种简单的跳跃扩散模型,但Kou在提出该模型的时候并没有对模型的参数进行估计,基于此,本文以马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法为工具对模型进行了估计,验证了MCMC方法对于处理非对称双指数跳跃扩散模... 非对称双指数跳跃扩散模型是由Kou提出的一种简单的跳跃扩散模型,但Kou在提出该模型的时候并没有对模型的参数进行估计,基于此,本文以马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法为工具对模型进行了估计,验证了MCMC方法对于处理非对称双指数跳跃扩散模型这类含有隐含变量的多参数模型估计的有效性,同时模拟试验表明非对称双指数跳跃扩散模型能够体现资产收益分布的尖峰厚尾以及有偏等特征。 展开更多
关键词 非对称双指数跳跃扩散模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 MH算法
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基于MCMC的叠前地震反演方法研究 被引量:42
4
作者 张广智 王丹阳 +1 位作者 印兴耀 李宁 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2926-2932,共7页
马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法.它在贝叶斯框架下,利用已有资料进行约束,既可使最优解满足参数的统计特性,又通过融入的先验信息,提高解的精度;寻优过程可跳出局部最优,得到全局最优解.利用MCMC方法,可以得... 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法.它在贝叶斯框架下,利用已有资料进行约束,既可使最优解满足参数的统计特性,又通过融入的先验信息,提高解的精度;寻优过程可跳出局部最优,得到全局最优解.利用MCMC方法,可以得到大量来自于后验概率分布的样本,不仅可以得到每个未知参数的估计值,而且可以得到与之相关的各种不确定性信息.此外,由于算法并不是利用有单一最优解的目标函数,所以结果对初始值的依赖不强.通过对简单一维层状介质模型的处理,和实际资料的应用,说明利用基于Metropolis-Hastings算法的MCMC方法进行地震反演,通过对解空间的随机搜索能够得到较好的效果. 展开更多
关键词 非线性反演 MCMC 叠前地震反演 metropolishastings算法
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Metropolis-Hastings自适应算法及其应用 被引量:31
5
作者 陈平 徐若曦 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期100-108,共9页
首先阐述Metropolis-Hastings算法实现的具体步骤,然后证明由此产生的Markov链满足细致平衡条件,从而以目标分布为不变分布.接下来给出几个计算实例,以说明提议函数及其方差的选取对采样结果的影响,并由此推出一种改进的自适应算法用以... 首先阐述Metropolis-Hastings算法实现的具体步骤,然后证明由此产生的Markov链满足细致平衡条件,从而以目标分布为不变分布.接下来给出几个计算实例,以说明提议函数及其方差的选取对采样结果的影响,并由此推出一种改进的自适应算法用以寻找合适的提议函数及其方差.最后,通过贝叶斯Logistic模型的例子说明M-H方法在贝叶斯分析中的应用,同时也检验M-H自适应算法的效果. 展开更多
关键词 MCMC metropolishastings算法 马尔可夫链 R软件 贝叶斯分析
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基于广义极值分布和Metropolis-Hastings抽样算法的贝叶斯MCMC洪水频率分析方法 被引量:30
6
作者 鲁帆 严登华 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期942-949,共8页
广义极值(GEV)分布是国内外洪水频率分析建模中广泛应用的一种概率分布。本文将水文频率分布线型的未知参数看作随机变量,通过基于Metropolis-Hastings抽样算法的贝叶斯MCMC方法估计GEV分布参数和设计洪水的后验分布,并据此进行极值洪... 广义极值(GEV)分布是国内外洪水频率分析建模中广泛应用的一种概率分布。本文将水文频率分布线型的未知参数看作随机变量,通过基于Metropolis-Hastings抽样算法的贝叶斯MCMC方法估计GEV分布参数和设计洪水的后验分布,并据此进行极值洪水的频率分析。汉江流域丹江口水库年最大1日(3日、5日、7日)洪量和年最大洪峰流量频率分析结果表明,基于Metropolis-Hastings抽样的MCMC模拟在GEV分布参数的贝叶斯估计计算中行之有效;由于利用了与似然函数渐近性质无关的先验信息,贝叶斯估计方法得到的高分位数设计洪量的后验分布比经典统计方法得到的设计洪量能包含更多的信息,从而能表达由于参数不确定性而引起的预测不确定性。该方法能显著地通过分位数图、PPCC法、均方根误差法、K-S法等多种拟合优度检验方法,拟合效果不亚于矩法、极大似然估计法等常用的经典统计方法。 展开更多
关键词 洪水频率分析 贝叶斯估计 广义极值分布 metropolishastings抽样 拟合优化度检验
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利用MCMC方法估算地震参数 被引量:28
7
作者 张广智 王丹阳 印兴耀 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期605-609,667+496-497,共5页
本文介绍了用MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法估计地震参数的基本原理及应用。首先利用MCMC方法生成马尔可夫链,然后对链进行统计分析,得到未知参数的估计值。在运用Metropolis-Hastings算法生成马尔可夫链时,可随着迭代次数的增加逐渐减... 本文介绍了用MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法估计地震参数的基本原理及应用。首先利用MCMC方法生成马尔可夫链,然后对链进行统计分析,得到未知参数的估计值。在运用Metropolis-Hastings算法生成马尔可夫链时,可随着迭代次数的增加逐渐减小其游走的步长,以确保迭代初期较早收敛到真值附近,迭代后期在真值附近能得到精度较高的估计值。模型试算结果表明:反演结果与理论模型基本吻合,实际资料的应用效果也证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 非线性反演 马尔可夫链蒙特卡洛方法 metropolishastings算法
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改进的MCMC方法及其应用 被引量:19
8
作者 朱嵩 毛根海 +1 位作者 刘国华 黄跃飞 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1019-1023,共5页
概率反演中,马尔科夫链蒙特卡罗是一类重要的后验概率抽样方法,但由于该算法的搜索往往会陷入局部最优解,因而限制了其在具有非唯一解反问题中的应用。鉴于此,本文对基于Metropolis-Hastings算法的多链搜索的方法进行了改进,改进后的方... 概率反演中,马尔科夫链蒙特卡罗是一类重要的后验概率抽样方法,但由于该算法的搜索往往会陷入局部最优解,因而限制了其在具有非唯一解反问题中的应用。鉴于此,本文对基于Metropolis-Hastings算法的多链搜索的方法进行了改进,改进后的方法可以根据搜索结果实时调整链的个数,因而可以在搜索到尽可能多的解的同时节省了多链搜索的时间。最后将该算法应用于一个地下水污染源反问题的求解,计算结果表明改进后的算法对求解非唯一性反问题具有较好的效果。 展开更多
关键词 马尔科夫链蒙特卡罗 概率反演 metropolis-hastings算法 非唯一性 环境水力学
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地震波形约束的蒙特卡洛—马尔科夫链随机反演方法 被引量:13
9
作者 周爽爽 印兴耀 +1 位作者 裴松 杨亚明 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期543-554,592,I0011,共14页
以地质统计学为基础、以测井资料为条件数据的地震随机反演方法的分辨率高于常规确定性反演,因此迅速得到广泛应用,但是提高计算效率以及消除随机性一直是难点。为此,提出了基于地震波形约束的蒙特卡洛—马尔科夫链(MCMC)随机反演方法... 以地质统计学为基础、以测井资料为条件数据的地震随机反演方法的分辨率高于常规确定性反演,因此迅速得到广泛应用,但是提高计算效率以及消除随机性一直是难点。为此,提出了基于地震波形约束的蒙特卡洛—马尔科夫链(MCMC)随机反演方法。充分利用观测地震数据和待反演参数之间的地球物理映射关系,应用相关系数,根据已知的地震波形之间的相似性特征指导井数据进行伪普通克里金插值模拟,建立具有地震波形指示的初始模型;在此基础上,进一步在贝叶斯框架下构建观测地震数据和测井数据协同约束的后验概率密度分布,结合Metropolis-Hastings采样算法多次随机模拟具有地震波形指示的初始模型参数,利用后验均值作为模型参数的最优解。该方法有效地提高了反演稳定性和横向连续性,降低了随机性,有效地弱化了地震噪声对反演结果的影响,并且极大地加快了马尔科夫链的收敛速度,有效地提高了运算效率和估算精度。模型试算和实际资料反演效果表明,基于地震波形约束的MCMC随机反演方法具有较好的抗噪性,有效提高了反演精度,对识别调谐尺度内薄互储层具有一定优势,在提高纵向分辨率的同时也提高了横向分辨率。 展开更多
关键词 地震随机反演 初始模型 地震波形约束 metropolis-hastings算法 后验概率密度分布
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结合规则划分和M-H算法的SAR图像分割 被引量:11
10
作者 王玉 李玉 赵泉华 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期1491-1497,共7页
提出了一种结合规则划分和M-H(Metropolis-Hastings)算法的SAR图像分割方法。首先,利用规则划分将图像域划分成子块,并假设每个子块内像素服从同一独立的Gamma分布;根据贝叶斯定理,构建基于子块的图像分割模型;然后,利用M-H算法模拟该... 提出了一种结合规则划分和M-H(Metropolis-Hastings)算法的SAR图像分割方法。首先,利用规则划分将图像域划分成子块,并假设每个子块内像素服从同一独立的Gamma分布;根据贝叶斯定理,构建基于子块的图像分割模型;然后,利用M-H算法模拟该分割模型,实现SAR图像分割及模型参数估计。在MH算法中,设计了改变参数矢量、改变标号场及分裂或合并子块三个移动操作。为了验证提出的分割方法,分别对真实及模拟SAR图像进行分割实验。定性及定量评价结果表明了本文方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 SAR图像分割 规则划分 metropolis-hastings算法
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MCMC方法及其在移动通信中的应用 被引量:3
11
作者 白伟 何晨 诸鸿文 《通信技术》 2002年第8X期6-8,共3页
马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)方法是从统计科学发展而来的、可以提供理论上的最优性能、计算量较低的一种非常有应用前景的新型信号处理方法。文中结合移动通信中的应用,简单介绍MCMC的基本原理,并总结出MCMC的一些... 马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)方法是从统计科学发展而来的、可以提供理论上的最优性能、计算量较低的一种非常有应用前景的新型信号处理方法。文中结合移动通信中的应用,简单介绍MCMC的基本原理,并总结出MCMC的一些特点。 展开更多
关键词 移动通信马尔可夫链蒙特卡罗方法 Gibbs抽样器 metropolis-hastings算法
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基于贝叶斯推理的标准k-ε湍流模型参数识别 被引量:8
12
作者 朱嵩 刘国华 +2 位作者 毛欣炜 程伟平 黄跃飞 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期78-82,共5页
为了降低湍流模型湍流参数不确定性给工程湍流问题求解带来数值误差,以后台阶流动为例研究了适用范围很广的k-ε湍流模型的参数识别问题。针对模型和实验数据的不确定性而采用了贝叶斯概率反演方法,该方法集成了有限单元法的正向计算和M... 为了降低湍流模型湍流参数不确定性给工程湍流问题求解带来数值误差,以后台阶流动为例研究了适用范围很广的k-ε湍流模型的参数识别问题。针对模型和实验数据的不确定性而采用了贝叶斯概率反演方法,该方法集成了有限单元法的正向计算和Metropolis-Hastings抽样算法的反向计算,从而给出在流速测量值已知的条件下标准k-ε湍流模型参数的后验概率分布。算例计算表明,采用参数识别后的参数值进行计算比传统推荐值有效地降低了数值误差。 展开更多
关键词 标准k-ε湍流模型 参数识别 metropolis-hastings算法 贝叶斯推理 反问题
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改进的无线传感器网络定位算法 被引量:7
13
作者 张佳 罗军勇 +1 位作者 王艳 姚刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期133-135,147,共4页
定位是无线传感器网络的基础工作。现有定位算法利用参考节点的位置信息对非参考节点进行定位,当该信息受到攻击或误差的影响时,将导致算法精确度下降。该文将传统最小二乘定位算法与Metropolis-Hasting抽样算法有机结合,提出一种改进... 定位是无线传感器网络的基础工作。现有定位算法利用参考节点的位置信息对非参考节点进行定位,当该信息受到攻击或误差的影响时,将导致算法精确度下降。该文将传统最小二乘定位算法与Metropolis-Hasting抽样算法有机结合,提出一种改进的最小二乘定位算法。建造一个可能遭受攻击的模拟环境,在该环境下比较改进后的算法和原算法,结果表明,改进后的算法具有较好鲁棒性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 metropolis-hasting抽样算法 分布特性 鲁棒性
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基于贝叶斯多元有序probit模型的休闲渔业游客满意度研究 被引量:7
14
作者 邱莹莹 王尔大 于洋 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第8期147-152,共6页
游客满意度是休闲渔业景区制定管理决策的重要参考信息。通过探究游览过程中游客对各单一维度的满意程度与旅游总满意度之间的关系,管理者可以从中准确了解游客偏好、消费行为以及获取旅游产品设计等重要信息。据此,本文采取实地调研,获... 游客满意度是休闲渔业景区制定管理决策的重要参考信息。通过探究游览过程中游客对各单一维度的满意程度与旅游总满意度之间的关系,管理者可以从中准确了解游客偏好、消费行为以及获取旅游产品设计等重要信息。据此,本文采取实地调研,获取11家全国休闲渔业示范基地1510份游客满意度信息,使用马尔科夫链蒙特卡洛法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC),估算贝叶斯多元有序probit模型,并利用模型后验结果衡量休闲渔业游客7种分满意度对总体满意度的贡献。研究结果表明:渔憩体验满意度、景区环境满意度以及旅游餐饮满意度是对总体满意度影响程度最大的三种分满意度,所占比例分别为43.58%、24.67%、10.62%。 展开更多
关键词 休闲渔业 游客满意度 贝叶斯分析 多元有序probit模型 metropolis-hastings算法 GIBBS抽样
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复合分位回归的贝叶斯经验似然推断
15
作者 王景炜 胡超竹 +1 位作者 李翰芳 罗幼喜 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期130-140,共11页
本文将贝叶斯经验似然方法推广到复合分位数回归模型中。构造复合分位数回归模型的经验似然函数,在给定先验信息后,推导出未知参数的条件后验分布。考虑到未知参数后验分布形式较为复杂且有隐式方程约束,构造带约束条件的Metropolis-Has... 本文将贝叶斯经验似然方法推广到复合分位数回归模型中。构造复合分位数回归模型的经验似然函数,在给定先验信息后,推导出未知参数的条件后验分布。考虑到未知参数后验分布形式较为复杂且有隐式方程约束,构造带约束条件的Metropolis-Hastings算法对模型参数进行点估计、置信区间估计及参数假设检验。计算机模拟仿真结果显示,当模型随机误差为厚尾分布时,贝叶斯经验似然复合分位回归法较复合分位回归法、分位回归法以及最小二乘法在估计偏差和方差上都有明显优势,尤其是数据含有较多异常点时,本文提出的方法最为稳健。利用新方法对一个医疗费用支出影响因素数据进行建模分析发现:较其他估计方法,无论是否删除数据中异常点,贝叶斯经验似然复合分位回归法得到的系数估计前后变化最小,这为实际建模过程时减少数据中未知异常点给模型带来的影响提供有益帮助。 展开更多
关键词 复合分位数回归 贝叶斯经验似然 metropolis-hastings算法 贝叶斯因子
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基于自适应M-H采样的放射源定位算法 被引量:6
16
作者 王明生 肖宇峰 +2 位作者 刘冉 刘成 杨川 《测控技术》 2019年第6期44-48,53,共6页
针对放射源定位中的仪器设施昂贵且定位过程复杂的问题,提出了一种自适应M-H采样的放射源定位算法。利用轻便的个人剂量仪获取辐射场内不同测量点的剂量;再根据放射源的空间衰变规律,建立点放射源位置估计的贝叶斯推理模型,得到放射源... 针对放射源定位中的仪器设施昂贵且定位过程复杂的问题,提出了一种自适应M-H采样的放射源定位算法。利用轻便的个人剂量仪获取辐射场内不同测量点的剂量;再根据放射源的空间衰变规律,建立点放射源位置估计的贝叶斯推理模型,得到放射源参数的后验分布;通过自适应调整初始值和提议函数方差的M-H算法对后验分布进行采样,实现了室内环境中点放射源的定位。采用Eu-152展开实验,实验结果表明:提出的算法能够以较小的误差定位裸源,方法可行、有效。 展开更多
关键词 放射源定位 贝叶斯推断 MCMC metropolis-hastings算法 参数估计
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基于改进MH算法的室内空间自动布局
17
作者 曹力 程翔 张展 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第10期3087-3092,共6页
为了生成文博展厅、城市阅读空间、商场等具备公共服务职能的空间布局,提出了一种面向室内空间的自动布局方法。该方法首先针对多种布局的表达需求,将布局信息记录在层次化图结构中;再按照图结构填充适当的布局对象作为初始状态;利用能... 为了生成文博展厅、城市阅读空间、商场等具备公共服务职能的空间布局,提出了一种面向室内空间的自动布局方法。该方法首先针对多种布局的表达需求,将布局信息记录在层次化图结构中;再按照图结构填充适当的布局对象作为初始状态;利用能量函数和移动策略,引入改进的MH(Metropolis-Hastings)算法进行优化,生成合适的布局方案。选取多种类型的应用场景进行测试,结果证明了该方法的有效性。根据公共空间设计原则,提出评价指标比较各类方法性能。该方法在布置效率和运算效率方面具有优势,可应用于多种类型的公共空间布局设计。 展开更多
关键词 室内空间布局 布局参数化表达 多目标优化 metropolis-hastings算法 公共空间设计
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谷物胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法 被引量:5
18
作者 王亚民 孙长森 +2 位作者 汤在祥 胡治球 徐辰武 《扬州大学学报(农业与生命科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期12-17,共6页
将贝叶斯统计原理和胚乳性状的数量遗传模型相结合,以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的单粒观测值为数据模式,提出胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法。该方法通过Gibbs以及Metropolis-Hastings抽样实现... 将贝叶斯统计原理和胚乳性状的数量遗传模型相结合,以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的单粒观测值为数据模式,提出胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法。该方法通过Gibbs以及Metropolis-Hastings抽样实现的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法获得QTL效应和位置的估计。方法的有效性用染色体水平和基因组水平2套模拟方案进行验证,结果表明:贝叶斯方法能够准确地估计胚乳性状QTL的位置和效应,并同时区分2种显性效应。 展开更多
关键词 数量性状基因座位 贝叶斯统计 胚乳性状 MCMC算法 GIBBS抽样 metropolis-hastings算法
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非平稳随机激励下结构动力可靠度时域显式子集模拟法 被引量:6
19
作者 徐瑞 张加兴 苏成 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期28-33,39,共7页
基于动力响应显式表达式,时域显式随机模拟法可以通过减少单次样本计算时间有效提高动力可靠度的计算效率。然而,对于小失效概率问题,由于需要大量次样本计算,该法的计算量仍相当可观。为了克服上述困难,在时域显式随机模拟法基础上引... 基于动力响应显式表达式,时域显式随机模拟法可以通过减少单次样本计算时间有效提高动力可靠度的计算效率。然而,对于小失效概率问题,由于需要大量次样本计算,该法的计算量仍相当可观。为了克服上述困难,在时域显式随机模拟法基础上引入子集模拟法的基本思想,把小失效概率表示为一系列较大的条件概率的乘积,其中各条件概率采用时域显式随机模拟法计算,条件域内的样本采用Metropolis-Hastings抽样方法生成,从而实现了减少随机模拟所需的样本数,进一步提高了计算效率。算例结果表明改进的方法具有更高的计算效率,更适用于小失效概率和多自由度结构的动力可靠度问题。 展开更多
关键词 动力可靠度 时域显式表达 子集模拟法 metropolis-hastings算法 非平稳
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基于机器学习理论的SWMM参数自动率定方法
20
作者 康得军 赖李保壹 +3 位作者 邱福杰 温儒杰 吴端炜 赵颖 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期122-129,共8页
SWMM作为一种模拟降雨情况的软件,由于其模型参数在经验范围内选取的不确定性,随着模型不断地向前运行演绎,误差会持续累积,最终影响模型的模拟结果,而传统的参数率定方法则具有效率低、准确度差等缺点。为此,利用MATLAB软件调用SWMM的... SWMM作为一种模拟降雨情况的软件,由于其模型参数在经验范围内选取的不确定性,随着模型不断地向前运行演绎,误差会持续累积,最终影响模型的模拟结果,而传统的参数率定方法则具有效率低、准确度差等缺点。为此,利用MATLAB软件调用SWMM的水力演算程序来完成两者的数据交互与集成,结合多元逐步回归法筛选出敏感性高的参数作为率定对象,进而通过数值实验的方式以敏感性分析结果为依据使用Bayes-MH机器学习算法实现SWMM参数的自动率定。对于不同的实测降雨场景,自动率定的结果均能够顺利输出,参数匹配度达95%以上,表明了该方法具备优秀的稳定性、自适应性与全范围寻参能力。 展开更多
关键词 机器学习理论 metropolis-hastings算法 雨洪管理模型(SWMM) MATLAB 参数自动率定
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