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引进BP神经网络优化Bayesian方法中似然函数的计算,得到一种新的BP-Bayesian方法,用来反演河网中各河段糙率.通过一个9河段组成的河网算例,使用本方法得到各河段糙率的后验分布和估计值,最大误差不超过3%;在测量值出现校准误差时,也能有效给出合理的估计值.BP-Bayesian方法能得到糙率估计值的概率密度分布,并从中得到有效的估计值,避免了传统优化方法容易陷入局部最优的缺点;同时,与传统Bayesian方法相比能节省大量计算时间. 相似文献
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基于BP-Bayesian方法的河网糙率反演 总被引：1，自引：0，他引：1
引进BP神经网络优化Bayesian方法中似然函数的计算,得到一种新的BP-Bayesian方法,用来反演河网中各河段糙率.通过一个9河段组成的河网算例,使用本方法得到各河段糙率的后验分布和估计值,最大误差不超过3%;在测量值出现校准误差时,也能有效给出合理的估计值.BP-Bayesian方法能得到糙率估计值的概率密度分布,并从中得到有效的估计值,避免了传统优化方法容易陷入局部最优的缺点;同时,与传统Bayesian方法相比能节省大量计算时间. 相似文献
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多校区格局下教学管理的困难和对策 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了多校区办学管理模式,分析了多校区教学管理中面临的主要困难,并提出了相应的对策。 相似文献
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针对湖泊几何边界复杂的特点,为了高效并准确地计算流场,采用了基于有限体积法的笛卡尔切割单元法.该方法在流场主要区域采用笛卡尔网格,而对与固体边界相交处的单元采用特殊的处理.这样既保留了笛卡尔网格求解速度快的优点,同时在边界处又保证了精度,避免了传统差分法处理该类问题需采用阶梯形网格逼近而导致的失真问题.通过与一个标准算例的贴体网格计算结果对比,显示计算结果一致.最后运用笛卡尔切割单元法,求解了杭州西湖的二维流场,结果表明该方法适用于具有复杂几何边界的湖泊流场求解,且精度较高. 相似文献
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基于贝叶斯推理的水环境系统参数识别 总被引：5，自引：1，他引：5
为了克服监测数据有限而且存在误差给水环境系统参数识别带来的困难，以一维河流水质模型方程为例，构建了水环境系统参数识别的贝叶斯算法．结合模型参数的先验分布和水质监测数据，通过贝叶斯定理计算获得了表征参数分布规律的联合后验概率密度函数．通过马尔科夫链蒙特卡罗模拟对后验分布进行了采样，获得了参数的后验边缘概率密度，并在此基础上获得了参数的数学期望等统计量．计算结果表明采用贝叶斯推理获得的模型参数估计具有很高的精度．此算法构造直观、简单，成功解决了水环境系统参数的可识别性问题． 相似文献
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