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公开(公告)号：CN118114592A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410259227.1
申请日：2024-03-07
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了不确定性条件下预测咸水入侵动态的替代建模方法，包括以下步骤：建立基于物理过程的咸水入侵模型，确定输入参数取值范围；获取输入样本，导入咸水入侵模拟模型获取输出数据集，构建输入‑输出数据集；根据输入‑输出数据集对三种机器学习替代模型进行训练，将输入样本导入替代模型中获取预测数据；结合氯离子浓度观测数据与三种替代模型预测数据，利用贝叶斯模型平均算法获得模型的权重和方差，构建数值模型的集成机器学习替代模型。本发明将贝叶斯平均算法和机器学习有机结合，量化了模型不确定性，构建了集成机器学习替代模型以提升预测性能，证实了不确定性条件下集成机器学习替代建模在预测地下水污染物迁移动态方面的可行性。
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公开(公告)号：CN115081326A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210709562.8
申请日：2022-06-22
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/06 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于Kalman提议分布的马尔科夫链蒙特卡洛参数估计方法，包括：从参数先验分布中生成MCMC链条的初始样本，开始迭代过程；在当前迭代步，根据给定的概率随机选择已有提议分布和Kalman提议分布中的一种，生成候选参数样本；选择Metropolis或Metropolis‑Hastings法则判断是否接受生成的候选样本，重复上述过程直至迭代结束；利用收敛后的链条样本估计参数后验分布。本发明采用了Kalman提议分布，不仅利用了模型参数信息，还利用了观测数据和模型输出信息，有效提高了MCMC对于参数估计的效率，适用于解决高维复杂的实际问题。
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公开(公告)号：CN118551655A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410699296.4
申请日：2024-05-31
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种识别供水管网污染源的方法，该方法通过多次训练和同化观测数据来刻画供水管网污染源的特征，其中逻辑回归模型作为一种预筛选技术用于确定候选源节点，重启集合卡尔曼滤波方法用于进一步细化污染源参数。包括以下步骤：设置训练污染场景所需参数的允许范围、设置传感器布局；训练逻辑回归模型确定潜在候选源节点；设置可疑范围并确定污染源各信息参数初始值；利用数值模型预测各时间步长下的状态变量、根据预测值与模拟值之间的差值并利用重启集合卡尔曼滤波技术更新参数变量；重复预测和更新过程直至无新的观测数据。本发明通过部分参数的大致范围，训练和同化观测数据来确定污染源各信息参数。
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公开(公告)号：CN118114592B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410259227.1
申请日：2024-03-07
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了不确定性条件下预测咸水入侵动态的替代建模方法，包括以下步骤：建立基于物理过程的咸水入侵模型，确定输入参数取值范围；获取输入样本，导入咸水入侵模拟模型获取输出数据集，构建输入‑输出数据集；根据输入‑输出数据集对三种机器学习替代模型进行训练，将输入样本导入替代模型中获取预测数据；结合氯离子浓度观测数据与三种替代模型预测数据，利用贝叶斯模型平均算法获得模型的权重和方差，构建数值模型的集成机器学习替代模型。本发明将贝叶斯平均算法和机器学习有机结合，量化了模型不确定性，构建了集成机器学习替代模型以提升预测性能，证实了不确定性条件下集成机器学习替代建模在预测地下水污染物迁移动态方面的可行性。
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公开(公告)号：CN117727377A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311774115.1
申请日：2023-12-21
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种高效计算地下水污染失效概率的预条件子集模拟方法，包括以下步骤：通过序贯高斯生成N个地下含水层高斯渗透系数场；将N个地下含水层高斯渗透系数场分别代入地下水污染物运移模型的功能函数中计算响应值；将响应值按照升序排列得到种子样本和阈值；将种子样本作为每一条马尔科夫链的初始样本，根据预条件克兰克尼科尔森技术生成候选样本；判断候选样本是否在失效阈内，接受落在失效阈的候选样本，拒绝落在失效阈外的候选样本；重复马尔可夫链采样和排序过程，直到阈值小于0则终止采样，根据所采样本计算失效概率。本方法在处理高维地下水污染小失效概率问题时，比传统的蒙特卡罗模拟和子集模拟效率更高，结果更稳定。
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公开(公告)号：CN117057221A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310916614.3
申请日：2023-07-25
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N20/00 , G06F111/10 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的滨海非均质含水层刻画实现方法及装置，由海水入侵数值模型得到从参数先验分布中随机生成的若干组水力传导系数与其对应模型输出的模拟数据；通过样本间的两两相减，从先验集合中产生参数差值与模拟数据差值的大量样本；利用上述数据训练机器学习模型，构建模拟数据差值到参数差值之间的映射关系；将观测数据与先验模拟数据集合的差值输入到训练好的机器学习模型，得到的输出与先验参数集合相加，即得到对先验水力传导系数集合的更新结果；实施迭代更新，获取迭代后的水力传导系数。本方法可以从训练数据中识别复杂特征并学习非线性关系，在复杂非高斯滨海含水层刻画问题中，取得较优的反演效果。
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公开(公告)号：CN219891025U
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202321302147.7
申请日：2023-05-26
申请人： 河海大学
摘要： 本实用新型公开了一种裂隙介质渗流场‑温度场模拟实验装置，包括：裂隙介质模拟装置、恒温电热水器供水系统、上游溢流水回收系统、下游溢流水回收系统、实验箱体、抽水管、注水管、温度监测系统；裂隙介质模拟装置设于实验箱体中；恒温电热水器供水系统向实验箱体中注入热水；上游溢流水回收系统与上游水槽的外侧箱壁的一个出水孔连接；下游溢流水回收系统与下游水槽的外侧箱壁的一个出水孔连接；抽水管和注水管的下部埋设于填沙区中，上部连接储水箱；温度监测系统包括测温探头和水管温度计。本实用新型在实验室内对裂隙介质中地热过程进行试验模拟，对地下含水层中的渗流场和温度场开展三维监测，弥补了在裂隙介质地热实验模拟方面的不足。
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