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《吉林大学》 2011年
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地下水数值模仿模型的代替模型研讨

伊燕平  
【摘要】:经过理论研讨和工程实践证明,模仿模型只能处理预告的问题,而模仿优化才干处理地下水修正进程中决议计划计划的优选问题。因而根据数值模仿的优化模型日益遭到人们的遍及注重。但优化模型有必要要以模仿模型为根底,用以确保优化模型的寻优进程一定是在遵从地下水实践体系固有原理和规则(由模仿模型来表达)的根底上进行。因而就需求经过某种办法和途径,把模仿模型嵌入到优化模型之中,使之成为优化模型的组成部分,完成模仿模型与优化模型的衔接。以往运用的嵌入法、呼应矩阵法、状况搬运方程法都是用来处理如安在优化模型中嵌入和调用模仿模型这一问题的,可是它们自身有各自的适用范围,运用起来常常遭到限制。 代替模型法是一种衔接模仿模型与优化模型的有效途径。树立在功能上能够迫临地下水流数值模仿模型的近似代替模型,在优化模型迭代求解进程中即可直接调用代替模型(即对代替模型进行求解),而不用再是模仿模型自身。这样不只能够战胜以往耦合技能办法的局限性,并且能够大幅度地削减优化模型求解核算进程中调用模仿模型所形成的核算负荷,节约很多时刻。因而,代替模型法是-种很有发掘潜力和使用远景的处理途径,它的研讨与使用会日益遭到人们的注重与认可。 代替模型质量的好坏取决于建模进程中的两个关键环节,即采样办法和代替模型品种的研讨选定。选用一种适宜的采样办法结合模仿模型取得输入(抽水量)-输出(水位降深)样品数据集,是树立代替模型的基本前提。本文以金泉工业园区水源地为研讨区,在树立研讨区地下水数值模仿模型的根底上,使用蒙特卡罗抽样和拉丁超立方抽样别离在区内5口抽水井抽水量的可行范围内进行采样取得输入数据集(抽水量),这样既满意实际需求又进步工作效率。在抽取相同样品数的情况下,比照剖析两种抽样办法的抽样成果发现,拉丁超立方抽样得到的数据更具代表性。因而选用拉丁超立方抽样的成果作为抽水实验计划的数据,并将其作为输入数据集带入到地下水数值模仿模型中运转,核算得到10口观测井水位降深数据集,即输出数据集。 在输入输出数据集的根底上,本文别离运用回归剖析办法、人工神经网络办法,树立双呼应面模型、径向基函数(RBF)神经网络模型两种地下水数值模仿模型的代替模型,并对代替模型的有效性进行查验,成果显现:两种代替模型得到的成果与模仿模型的核算成果拟合均较好,阐明两种代替模型在功能上都能够迫临地下水数值模仿模型。 最终,针对双呼应面模型、RBF神经网络模型两种代替模型的使用进程、核算成果进行比照剖析。成果发现,与双呼应面模型比较,RBF神经网络模型在对样本数量的要求、与模仿模型核算成果的拟合精度、表达办法等方面更具优势,使用远景更好,这表明两种代替模型中RBF神经网络模型更适于作地下水数值模仿模型的近似代替模型。
【学位颁发单位】:吉林大学
【学位等级】:硕士
【学位颁发年份】:2011
【分类号】:P641

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【参考文献】
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