中国环境科学
中國環境科學
중국배경과학
CHINA ENVIRONMENTAL SCIENCE
2015年
1期
139-146
,共8页
王宇%卢文喜%卞建民%安永凯
王宇%盧文喜%卞建民%安永凱
왕우%로문희%변건민%안영개
替代模型%地下水流数值模拟模型%拉丁超立方%小波神经网络模型
替代模型%地下水流數值模擬模型%拉丁超立方%小波神經網絡模型
체대모형%지하수류수치모의모형%랍정초립방%소파신경망락모형
surrogate model%numerical simulation model of groundwater%Latin hypercube sampling%Wavelet neural network model
以吉林西部为研究区,建立地下水流数值模拟模型,分别应用蒙特卡罗方法和拉丁超立方方法在研究区10个县(市)开采量的可行范围内进行采样,经对比选择拉丁超立方抽样结果得到输入(开采量)—输出(水位降深)数据集,建立小波神经网络模型作为地下水流数值模拟模型的替代模型,而后对替代模型有效性作误差分析,并与多元非线性回归替代模型进行对比.结果显示,2种替代模型在功能上都能逼近地下水流数值模拟模型,但小波神经网络模型得到的水位降深均值和水位降深剩余标准差与模拟模型计算结果的相对误差分别低于多元非线性回归模型76％和 45％,说明小波神经网络模型更适合作为地下水流数值模拟模型的替代模型,这为减少优化模型求解过程中直接调用模拟模型所造成的计算负荷提供了一种有效的替代方法.
以吉林西部為研究區,建立地下水流數值模擬模型,分彆應用矇特卡囉方法和拉丁超立方方法在研究區10箇縣(市)開採量的可行範圍內進行採樣,經對比選擇拉丁超立方抽樣結果得到輸入(開採量)—輸齣(水位降深)數據集,建立小波神經網絡模型作為地下水流數值模擬模型的替代模型,而後對替代模型有效性作誤差分析,併與多元非線性迴歸替代模型進行對比.結果顯示,2種替代模型在功能上都能逼近地下水流數值模擬模型,但小波神經網絡模型得到的水位降深均值和水位降深剩餘標準差與模擬模型計算結果的相對誤差分彆低于多元非線性迴歸模型76％和 45％,說明小波神經網絡模型更適閤作為地下水流數值模擬模型的替代模型,這為減少優化模型求解過程中直接調用模擬模型所造成的計算負荷提供瞭一種有效的替代方法.
이길림서부위연구구,건입지하수류수치모의모형,분별응용몽특잡라방법화랍정초립방방법재연구구10개현(시)개채량적가행범위내진행채양,경대비선택랍정초립방추양결과득도수입(개채량)—수출(수위강심)수거집,건립소파신경망락모형작위지하수류수치모의모형적체대모형,이후대체대모형유효성작오차분석,병여다원비선성회귀체대모형진행대비.결과현시,2충체대모형재공능상도능핍근지하수류수치모의모형,단소파신경망락모형득도적수위강심균치화수위강심잉여표준차여모의모형계산결과적상대오차분별저우다원비선성회귀모형76％화 45％,설명소파신경망락모형경괄합작위지하수류수치모의모형적체대모형,저위감소우화모형구해과정중직접조용모의모형소조성적계산부하제공료일충유효적체대방법.
