- ISBN：9787030539366
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：32开
- 页数：169
- 出版时间：2017-07-01
- 条形码：9787030539366 ; 978-7-03-053936-6
本书特色
不确定性是模型研究中的重要内容，虽然目前对于不确定性的研究已经出现了很多方法，但是复杂模型的不确定性的系统研究却依然匮乏。本书针对三维水动力水质模型提出一套“不确定性评价-参数自动估计-决策响应可能性评价”研究体系。书中以环境流体动力学模型为建模平台，以滇池湖泊为研究案例，通过构建滇池三维水动力水质模型开展不确定性的研究。首先采用Morris 敏感性分析等方法对模型进行全局不确定性和敏感性分析，识别模型的不确定性分布和主控因子，以及模型不确定性的时空差异分析；然后，提出基于BP 神经网络替代模型的多目标参数自动率定方法，降低参数率定的计算成本；*后，提出基于不确定性的水质响应可能性评价方法，在模型应用中考虑不确定性的影响水平。
内容简介
不确定性是系统模型中常见的问题，如何识别不确定性以及基于不确定性进行管理决策是模型研究中必须解决的问题。水质模型可以模拟负荷输入下水体响应情况，被广泛应用于水质管理中。随着计算机的发展和计算水平的提高，水质模型也朝着更加精密、仿真和复杂的方向发展，因此识别模型中因子的不确定性、模型参数率定方法以及模型在实际中的应用也变得复杂和困难起来。本研究以环境流体动力学模型（简称EFDC）为建模平台，以滇池湖泊为研究案例，通过构建滇池三维水动力水质模型开展不确定性研究。首先采用拉丁超立方法、Morris敏感性分析方法和标准秩序回归系数法（简称SRRCs）对EFDC模型进行全局不确定性分析和敏感性分析，识别模型的不确定性分布以及模型中的主控因子。通过设置不同情景，对比外界条件对敏感性结果的影响，同时对比两种不同敏感性方法的结果是否一致。针对三维模型特点，对敏感性结果的时空差异性进行分析。并针对复杂模型参数率定的困难，提出基于BP神经网络替代模型的多目标参数自动率定的方法，从而降低计算成本。通过构建多目标权重方法实现水质模型的多输出变量目标同时率参，弥补当前EFDC水质模型参数自动率定方法的空缺。*后，针对确定性水质模型在决策支持中无法评价自身的不确定性的问题，本研究提出基于不确定性的水质响应可能性评价方法，筛选可行样本进行负荷削减水质响应预测，从确定性模型转换为概率型模型，在应用模型进行决策支持时可以提供不同决策的可能性水平，从而提出一个考虑不确定水平的决策方法。
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