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基于自适应LSTM代理模型和MCMC方法的地下水污染源反演识别研究 认领 引用
1
作者 鄢宇鑫 安永凯 闫雪嫚 《中国农村水利水电》 北大核心 2026年第5期60-67,共8页
为高效率高精度地开展地下水污染源反演,采用了深度学习中的长短期神经网络模型(LSTM,Long Short-Term Memory)与多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)方法,建立了污染质运移模拟模型的代理模型。接着应用DREAM-MCMC算法,并采用自适... 为高效率高精度地开展地下水污染源反演,采用了深度学习中的长短期神经网络模型(LSTM,Long Short-Term Memory)与多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)方法,建立了污染质运移模拟模型的代理模型。接着应用DREAM-MCMC算法,并采用自适应更新策略对地下水污染源反演结果进行识别,最后用敏感性分析对反演结果进行了讨论,进而构建了一套地下水污染源反演体系。采用两个数值算例对上述构建的体系进行验证,结果表明:在运用LSTM方法建立代理模型的情况下,算例1的3个评估指标R2(确定性系数)、MSE(均方误差)和MRE(平均相对误差)分别达到0.9999、0.03和0.001,而算例2中分别为0.8834、333.65和0.362,对比应用MLP方法建立的代理模型在算例1中的3个指标分别为0.9991、0.76和0.005,在算例2中分别是0.8103、665.42和0.262。结果可见,LSTM构建的代理模型对模拟模型的逼近精度更高。将DREAM-MCMC算法与自适应更新策略的LSTM代理模型相结合,并与未采用自适应更新策略的反演方法进行对比。经计算可得,结合自适应更新策略的方法在反演结果上基本表现出更低的相对误差,验证了其策略可显著提升反演精度。最后对反演结果进行敏感性分析,进一步揭示了二者之间的关系。两个数值算例的结果证明了此套体系可以高效精准地解决地下水污染源反演问题,为解决地下水污染问题提供了新的思考。 展开更多
关键词 地下水污染源反演 长短期记忆网络 代理模型 DREAM-MCMC算法 自适应更新策略
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自适应MCMC方法在FIGARCH模型参数估计中的应用研究 认领 引用
2
作者 韩玉 赵燕 梁旭 《通化师范学院学报》 2026年第6期19-28,共10页
文章以金融时间序列波动率建模为核心,聚焦FIGARCH(1,d,1)模型,探讨了残差分别服从正态分布、学生t分布和威布尔分布时的参数估计问题.采用传统MCMC方法与自适应MCMC方法进行参数估计,通过模拟与实证分析对比两种方法的精度与效率.结果... 文章以金融时间序列波动率建模为核心,聚焦FIGARCH(1,d,1)模型,探讨了残差分别服从正态分布、学生t分布和威布尔分布时的参数估计问题.采用传统MCMC方法与自适应MCMC方法进行参数估计,通过模拟与实证分析对比两种方法的精度与效率.结果表明,FIGARCH(p,d,q)模型能有效捕捉金融序列的长期记忆性波动特征;自适应MCMC方法在各类分布假设下的MSE和有效样本量均优于传统MCMC方法,且能有效降低样本自相关性;自适应MCMC方法估计的模型预测精度更高,其中在学生t分布下,该方法实现了估计精度与收敛速度的双重优化.该文为金融波动率建模提供了参考,尤其为复杂分布假设下的参数估计提供了高效解决方案. 展开更多
关键词 FIGARCH模型 MCMC方法 自适应算法 残差分布 波动率预测
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基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法 认领 引用 被引量：2
3
作者 陈熙源 崔天昊 钟雨露 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第2期81-91,共11页
在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能... 在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能和估计精度,针对传统因子图优化算法中量测噪声协方差矩阵不准确带来状态估计精度下降的问题,提出了一种基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段将自适应MCMC引入因子图优化框架,在先验中通过MCMC算法将对后验概率采样转化为对先验概率和似然概率的乘积进行采样,并引入自适应策略提高采样效率,得到后验概率对应的样本集。在后验中,通过KL散度最小化近似后验和真实后验,从而精确估计GNSS时变量测噪声协方差;其次,引入新息χ2检测算法,通过构建假设检验统计量和量测异常边界值来检测和剔除粗差。所提方法在减小粗差干扰的同时能有效估计GNSS时变量测噪声。由INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验表明,所提方法相比普通因子图优化算法和基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化算法在水平定位均方根误差上分别减小了20.4%、11.9%和71.6%、25.2%,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 组合导航 因子图优化 自适应MCMC 新息χ2检测算法
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基于改进MCMC算法和代理模型的结构仿真模型更新 认领 引用 被引量：1
4
作者 缪季 段立平 +2 位作者 刘吉明 林思伟 赵金城 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第8期1114-1122,共9页
为提高有限元模型仿真精度,提出了一种基于贝叶斯理论的模型更新框架,并利用改进马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法和代理模型提升了更新效率.以待更新参数为输入、有限元模型模态响应为输出构建径向基函数(RBF)代理模型,将鲸鱼优化算法(WOA... 为提高有限元模型仿真精度,提出了一种基于贝叶斯理论的模型更新框架,并利用改进马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法和代理模型提升了更新效率.以待更新参数为输入、有限元模型模态响应为输出构建径向基函数(RBF)代理模型,将鲸鱼优化算法(WOA)引入MCMC算法,更新有限元模型的不确定参数.最后,通过一例简支梁数值算例和三层钢框架的试验研究证明了该算法的准确性.结果表明,WOA可以明显改善MCMC算法的采样平稳性和收敛速度,更新效率最高可提升13.9%,基于鲸鱼优化的Metropolis-Hastings(WO-MH)算法更新的简支梁模型和三层钢框架模型最大频率误差分别为0.009%和2.41%.所提模型更新方法在二维输入和八维输入的情况下均能有效提升有限元模型的仿真精度,为建筑结构的精益化仿真和优化设计提供技术参照. 展开更多
关键词 模型更新 贝叶斯理论 马尔可夫链蒙特卡罗 鲸鱼优化算法 代理模型
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基于MCMC算法的福建闽北杉木单木冠幅模型研究 认领 引用 被引量：1
5
作者 杨自鑫 谢运鸿 孙玉军 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2025年第4期175-186,共12页
[目的]建立针对杉木人工林的单木冠幅模型,增强对杉木冠幅大小的预测准确性,并为杉木人工林的专业管理提供理论支持和依据。[方法]本研究以福建省将乐国有林场29块样地共计2005株杉木为研究对象,构建基于多种算法的杉木单木冠幅模型进... [目的]建立针对杉木人工林的单木冠幅模型,增强对杉木冠幅大小的预测准确性,并为杉木人工林的专业管理提供理论支持和依据。[方法]本研究以福建省将乐国有林场29块样地共计2005株杉木为研究对象,构建基于多种算法的杉木单木冠幅模型进行对比。从11种常用的冠幅—胸径模型中筛选出最优的逻辑斯蒂模型作为基础模型,在基础模型中添加树高、林分密度和基尼系数(Gini)等单木和林分因子作为协变量参与建模,得到广义冠幅模型,然后添加样地随机效应构建非线性混合效应模型;采用随机森林和支持向量机等随机森林算法构建杉木冠幅模型,并采用贝叶斯优化模型的超参数优化模型,得到最优超参数代入建模。采用十折交叉验证方法,以调整后的决定系数(Radj2)和剩余均方根误差(RMSE)模型评价指标对各模型的预测效果进行评价。为进一步提高2种机器学习算法的预测精度,采用马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC算法)联合随机森林与支持向量机建模,并对比基础MCMC算法与高级Stan算法在预测冠幅方面的表现。[结果]结果表明,添加样地随机效应的非线性混合效应模型预测精度高于广义模型,Radj2提升0.1070,RMSE下降0.0577,运用随机森林和支持向量机算法构建的冠幅模型展现出相似的预测性能,采用MCMC方法联合RF和SVM建模,MCMC链得到较好收敛,相较于基础MCMC算法,高级Stan算法各参数间自相关性显著降低,且预测精度得到提高,Radj2由0.6326提升至0.8495。[结论]本研究提出的基于MCMC算法和机器学习的方法有效提升了冠幅预测精度,对福建闽北现有冠幅模型的改进和应用提供了理论参考。 展开更多
关键词 冠幅 Gini系数 混合效应模型 机器学习算法 MCMC算法
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基于MCMC的改进贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定 认领 引用
6
作者 吴一宽 章冠群 +2 位作者 王维思 陈文康 蔡超健 《环境技术》 2025年第12期9-20,共12页
铂电阻传感器的温度测量系统为动态测量系统,其参数处于时变状态,传统不确定度评定方法的静态假设并不适用。因此,本文提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定方法,构建了云边端协同的在线计... 铂电阻传感器的温度测量系统为动态测量系统,其参数处于时变状态,传统不确定度评定方法的静态假设并不适用。因此,本文提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定方法,构建了云边端协同的在线计量系统对动态测量系统进行实时监测;基于贝叶斯信息融合原理实现动态测量系统信息的动态更新;基于Metropolis-Hastings(M-H)算法求解贝叶斯信息融合后验分布的唯一收敛马氏链,有效减少了参数间的相关性,实现了动态测量系统的不确定度动态评定。实验对比GUM法(Guide to the Uncertainty in Measurement)、传统贝叶斯法和改进贝叶斯法的不确定度评定结果,结果表明,本文方法可有效提高温度测量动态系统的不确定度评定结果的精度,解决了铂电阻温度测量动态系统量值可靠性无法估计的问题。 展开更多
关键词 不确定度评定 铂电阻温度计 贝叶斯统计 智能测控技术 Metropolis-Hastings(M-H)算法 马尔科夫蒙特卡洛(MCMC) 云边端协同
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基于MCMC算法的天然气管道泄漏检测方法 认领 引用 被引量：7
7
作者 赵锦鹏 周文静 +2 位作者 白云龙 张永海 魏进家 《油气储运》 CAS 北大核心 2024年第1期49-56,共8页
【目的】在“双碳”战略目标下,中国天然气消费需求正快速增长,但天然气具有易燃易爆性,一旦天然气管道发生泄漏事故,易造成人员伤亡、环境污染以及经济损失等,天然气管道泄漏检测的研究显得尤为重要。【方法】以高斯烟羽模型与加装甲... 【目的】在“双碳”战略目标下,中国天然气消费需求正快速增长,但天然气具有易燃易爆性,一旦天然气管道发生泄漏事故,易造成人员伤亡、环境污染以及经济损失等,天然气管道泄漏检测的研究显得尤为重要。【方法】以高斯烟羽模型与加装甲烷浓度传感器的无人机为基础,采用基于贝叶斯推理的马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)法获取天然气管道泄漏源的泄漏位置、泄漏速率;采用基于概率统计的气体源强反算方法,计算概率最高的泄漏参数区间。利用设置的天然气架空管道连续泄漏事故场景进行气体泄漏模拟,验证MCMC算法确定天然气管道泄漏源的有效性。【结果】MCMC算法通过计算得到天然气管道泄漏位置和泄漏速率,总误差的增大使得MCMC算法的成功率降低,但数据清洗会增强算法误差适应性,未经过数据处理的算法成功率则逐渐降低,而经过数据清洗的算法成功率超过90%;将危险气体源强反算的思想应用于天然气管道泄漏检测中,有助于更加准确地获得管道泄漏位置与泄漏速率;初始点远离真实泄漏源会降低MCMC算法的性能,因此合理地选择初始点有利于算法的运行。【结论】基于MCMC算法与加装甲烷浓度传感器的无人机相结合的检测方法,可同时确定天然气管道的泄漏位置与泄漏速率,对泄漏事故发生后的应急处理具有重要意义。(图7,表5,参24) 展开更多
关键词 天然气管道 泄漏检测 高斯烟羽模型 贝叶斯推理 MCMC算法 初始点
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基于MCMC和ES-MDA方法的地下水数值模型非均质参数场及开采量的反演研究 认领 引用 被引量：9
8
作者 刘墉达 陈喜 +3 位作者 高满 孟详博 刘维翰 黄日超 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1236-1247,共12页
马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)和多重数据同化集合平滑器方法(ES-MDA)近年来在地下水参数反演得到广泛应用,但对三维多层非均质含水层参数反演精度和计算效率还缺乏对比分析。本文构建了含有基于Karhunen-Loève展开的非均质参数场... 马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)和多重数据同化集合平滑器方法(ES-MDA)近年来在地下水参数反演得到广泛应用,但对三维多层非均质含水层参数反演精度和计算效率还缺乏对比分析。本文构建了含有基于Karhunen-Loève展开的非均质参数场的潜水和多层承压水含水层案例,并建立了地下水数值模型和基于Kriging方法的替代模型,模拟含水层分层水头变化,探讨了基于替代模型的MCMC、替代模型和数值模型相结合的两阶段MCMC以及ES-MDA方法反演的含水层渗透系数以及开采量。结果表明,针对本文算例,在非均质参数和开采量的反演中,相比而言,两阶段MCMC反演参数精度更高,ES-MDA方法计算效率更高。本研究为地下水数值模型参数反演方法选择提供参考依据。 展开更多
关键词 MCMC算法 ES-MDA算法 替代模型 地下水参数 地下水数值模拟
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一种基于改进MCMC算法的模型修正方法 认领 引用 被引量：11
9
作者 彭珍瑞 郑捷 +1 位作者 白钰 殷红 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期236-245,共10页
标准马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting(MH)抽样算法得到改进的MH抽样... 标准马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting(MH)抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机(SVM)建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。 展开更多
关键词 模型修正 贝叶斯估计 支持向量机(SVM) 马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法 布谷鸟算法
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重尾过程下部分函数型可加线性回归模型的贝叶斯估计 认领 引用
10
作者 卢哲昕 李鑫 +1 位作者 徐萍 王纯杰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2026年第2期38-43,共6页
文章针对重尾过程下的部分函数型可加线性回归模型(PFALM)提出了一个稳健贝叶斯估计方法,其中,响应变量服从SMN分布;采用函数型主成分分析方法对函数型斜率函数进行基展开,采用B-样条逼近可加函数,通过推导参数的后验分布并利用MCMC算... 文章针对重尾过程下的部分函数型可加线性回归模型(PFALM)提出了一个稳健贝叶斯估计方法,其中,响应变量服从SMN分布;采用函数型主成分分析方法对函数型斜率函数进行基展开,采用B-样条逼近可加函数,通过推导参数的后验分布并利用MCMC算法得到未知参数的估计。模拟研究结果表明,所提方法不易受厚尾分布或异常值的影响,具有稳健性。 展开更多
关键词 函数型数据 部分函数型可加线性回归模型 SMN分布 函数型主成分分析 MCMC算法
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不同建议分布MCMC算法在地下水污染源反演识别中的对比研究 认领 引用 被引量：11
11
作者 李雪利 罗建男 刘勇 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1646-1654,共9页
为了探究正态分布、均匀分布和随机游走三种不同建议分布的MCMC算法对地下水污染源反演识别结果的影响,并遴选出最优的建议分布.本文根据假想案例建立了污染质运移模拟模型及基于Kriging方法的替代模型,并建立了基于正态分布、均匀分布... 为了探究正态分布、均匀分布和随机游走三种不同建议分布的MCMC算法对地下水污染源反演识别结果的影响,并遴选出最优的建议分布.本文根据假想案例建立了污染质运移模拟模型及基于Kriging方法的替代模型,并建立了基于正态分布、均匀分布和随机游走三种建议分布的MCMC算法以反演识别地下水污染源的释放历史.结果表明,针对本文算例,以均匀分布为建议分布的MCMC算法具有反演精度高、稳定性好、收敛速度快等优点,最为适合作为本研究案例的建议分布进行地下水污染源反演识别研究. 展开更多
关键词 地下水污染源识别 贝叶斯理论 MCMC算法 建议分布
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基于MCMC算法AR-GARCH模型中国出口集装箱运价指数波动性研究 认领 引用 被引量：8
12
作者 王思远 余思勤 潘静静 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期28-34,共7页
我国是集装箱货物进出口大国,集装箱班轮运价的剧烈波动使货主和班轮公司面临巨大的风险.为研究我国出口集装箱运价波动风险,对中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)建立基于Griddy-Gibbs抽样MCMC算法的贝叶... 我国是集装箱货物进出口大国,集装箱班轮运价的剧烈波动使货主和班轮公司面临巨大的风险.为研究我国出口集装箱运价波动风险,对中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)建立基于Griddy-Gibbs抽样MCMC算法的贝叶斯AR-GARCH模型.针对1998年4月至2013年12月的CCFI总指数的去均值周收益率数据,建立残差基于正态分布和T分布的AR-GARCH模型,运用Win Bugs软件和MH算法进行贝叶斯参数估计,发现AR(3)-GARCH(1,1)模型拟合效果最好;参数估计结果表明,波动具有较强的持续性,不存在'风险溢价'和'杠杆效应'.经对比,发现AR-GARCH-T模型拟合效果更好;对比ML方法,发现MCMC算法估计结果的样本内拟合优度较差,而样本外预测能力较强. 展开更多
关键词 水路运输 波动持续性 AR-GARCH模型 CCFI MCMC算法
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基于AM-MCMC算法的贝叶斯概率洪水预报模型 认领 引用 被引量：41
13
作者 邢贞相 芮孝芳 +1 位作者 崔海燕 余美 《水利学报》 EI 北大核心 2007年第12期1500-1506,共7页
本文在贝叶斯预报系统的框架下,利用BP网络能描述非线性映射的特性建立了基于BP网络的先验密度和似然函数的模型,并采用基于自适应采样算法(Adaptive Metropolis algorithm,简称AM)的马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法(Markov Chain Monte Car... 本文在贝叶斯预报系统的框架下,利用BP网络能描述非线性映射的特性建立了基于BP网络的先验密度和似然函数的模型,并采用基于自适应采样算法(Adaptive Metropolis algorithm,简称AM)的马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)求解流量的后验密度,最后给出流量的概率预报。实例表明,基于AM-MCMC的BP贝叶斯概率水文预报的精度高,且能给出预报的方差,使得防洪决策可以考虑预报的不确定性。 展开更多
关键词 贝叶斯预报系统 自适应 MCMC 概率预报
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基于MCMC算法的贝叶斯变结构分位自回归模型研究 认领 引用 被引量：4
14
作者 曾惠芳 熊培银 刘友金 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2016年第2期253-264,共12页
为了更全面细致的刻画时间序列变结构性的特征及其相依性,提出了一类马尔可夫变结构分位自回归模型。利用非对称Laplace分布构建了模型的似然函数,证明了当回归系数的先验分布选择为扩散先验分布时,参数的各阶后验矩都是存在的,并给出... 为了更全面细致的刻画时间序列变结构性的特征及其相依性,提出了一类马尔可夫变结构分位自回归模型。利用非对称Laplace分布构建了模型的似然函数,证明了当回归系数的先验分布选择为扩散先验分布时,参数的各阶后验矩都是存在的,并给出了能确定变点位置和性质的隐含变量的后验完全条件分布。仿真分析结果发现马尔可夫变结构分位自回归模型可以全面有效地实现对时间序列数据变结构性的刻画。并应用贝叶斯Markov分位自回归方法分析了中国证券市场的变结构性,结果发现中国证券市场在不同阶段尾部表现出不同的相依性。 展开更多
关键词 分位回归 变结构 贝叶斯方法 Markov链 MCMC算法
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基于DE-MCMC方法的滑坡堆积体土壤水力参数反演研究 认领 引用 被引量：3
15
作者 蔡忠周 严海文 +2 位作者 李美骏 邵伟 杨宗佶 《灾害学》 CSCD 北大核心 2024年第3期48-53,共6页
极端降雨条件下,入渗可急剧增大滑坡体中软弱结构面上的土壤含水量和孔隙水压力,是触发滑坡的重要因素。因此,土壤水动力模拟是滑坡预警系统的核心,其模拟结果的准确与否取决于土壤渗透特性的参数化。该文以汶川地震扰动区的银洞子滑坡... 极端降雨条件下,入渗可急剧增大滑坡体中软弱结构面上的土壤含水量和孔隙水压力,是触发滑坡的重要因素。因此,土壤水动力模拟是滑坡预警系统的核心,其模拟结果的准确与否取决于土壤渗透特性的参数化。该文以汶川地震扰动区的银洞子滑坡堆积体为例,以土壤含水量野外观测数据为基础,基于Richards方程构建入渗模型,利用自适应差分演化算法的马尔科夫链蒙特卡罗方法(Differential Evolution Markov chain Monte Carlo,简称DE-MCMC)反演van Genuchten土壤水力参数。通过比较土壤含水量的模拟值与实测值的拟合程度,评估DEMCMC算法在土壤水动力模拟中的适用性。结果表明,基于DE-MCMC算法反演的后验参数极大降低了先验参数分布的不确定性,并显著提升土壤含水量的模拟精度。将DE-MCMC方法应用于滑坡水文,可有效率定土壤渗透特性参数,为降雨型滑坡预警提供更为可靠的土壤水动力模拟结果。 展开更多
关键词 滑坡堆积体 土壤水分特征曲线 参数反演 van Genuchten模型 DE-MCMC算法 Richards方程
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基于核密度估计的AM-MCMC算法在径流模拟中的应用 认领 引用 被引量：3
16
作者 童坤 刘恒 +1 位作者 耿雷华 徐澎波 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2018年第1期36-39,46,共4页
无资料或资料稀缺地区的径流概率模拟,是目前水文研究难点问题之一。基于此,利用Kernal核密度估计法估算出流量的月径流概率密度函数,采用基于自适应采样算法(Adaptive Metropolis algorithm,AM)的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Mont... 无资料或资料稀缺地区的径流概率模拟,是目前水文研究难点问题之一。基于此,利用Kernal核密度估计法估算出流量的月径流概率密度函数,采用基于自适应采样算法(Adaptive Metropolis algorithm,AM)的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)模拟方法求解,最后给出月径流量的模拟预测。实例表明基于Kernel核密度估计的AM-MCMC算法模型计算结果精度较高,有良好的应用价值,可在资料较少地区推广使用。 展开更多
关键词 径流模拟 概率分布 核密度估计 AM-MCMC算法 罗岙水库
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贝叶斯框架下利用GPS数据反演震源参数的一种改进MCMC算法 认领 引用 被引量：5
17
作者 王乐洋 席灿 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3367-3385,共19页
随着机器软硬件设施的飞速发展,贝叶斯算法在各个领域得到了广泛应用.在贝叶斯的框架下,以采样方式的MCMC方法去求解震源参数问题时,马尔科夫链的收敛对于得到合理正确的震源参数至关重要.基于此,本文在已有研究的基础上,改进了MCMC方... 随着机器软硬件设施的飞速发展,贝叶斯算法在各个领域得到了广泛应用.在贝叶斯的框架下,以采样方式的MCMC方法去求解震源参数问题时,马尔科夫链的收敛对于得到合理正确的震源参数至关重要.基于此,本文在已有研究的基础上,改进了MCMC方法的随机步长生成方式,使其随机步长整体符合正态分布;并考虑到初值对马尔科夫链的收敛至关重要,提出以非线性启发式搜索算法结合贝叶斯框架下的MCMC算法共同反演地震震源参数.论文以MPSO算法提供初值,以一组随机生成的值作为对照,针对美浓地震,以GPS位移数据验证了改进MCMC算法在收敛速度上优于原始算法,置信区间更为合理;同时验证了以MPSO为贝叶斯算法提供初值的情况下,不仅克服了启发式搜索算法的不稳定性,且改进算法收敛速度更快.为了验证改进算法能大大缩减采样所需要的次数,拓展本文改进算法在不同类型地震中的应用,本文将改进算法以10万次采样反演了博德鲁姆-科斯MW6.6倾滑型地震震源参数.反演结果支持博德鲁姆-科斯地震断层为北向倾斜断层,形变场拟合东西方向(EW)均方根误差为1.43 mm,南北方向(SN)均方根误差为3.23 mm,垂直方向均方根误差为9.69 mm,优于大部分同类型已有文献. 展开更多
关键词 贝叶斯框架 MCMC算法 震源参数反演 美浓地震 博德鲁姆-科斯地震
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基于MCMC算法贝叶斯网络的学习 认领 引用 被引量：8
18
作者 史会峰 谷根代 姜波 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2004年第4期109-112,共4页
对于给定的阈值,通过计算变量之间的互信息,设计了一种构造贝叶斯网络结构的方法。改进了关于图模结构学习中常见的 MCMC 算法。将这种方法构造的贝叶斯网络作为马尔可夫链初始状态的网络结构,利用改进后的 MCMC 算法,构造一个关于贝叶... 对于给定的阈值,通过计算变量之间的互信息,设计了一种构造贝叶斯网络结构的方法。改进了关于图模结构学习中常见的 MCMC 算法。将这种方法构造的贝叶斯网络作为马尔可夫链初始状态的网络结构,利用改进后的 MCMC 算法,构造一个关于贝叶斯网络结构的马尔可夫链。迭代给定次数后,得到关于变量组的贝叶斯网络结构。实验结果表明:改进前和改进后的两种方法得到的贝叶斯网络结构基本一致,网络结构的接受率也相近。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 MCMC算法 学习方法 随机变量
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基于Bayesian-MCMC算法的水利工程投标报价分布预测 认领 引用 被引量：7
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作者 王绪民 郑顺超 《水电能源科学》 北大核心 2023年第9期155-158,206,共4页
投标是水利工程承包商获取项目的主要途径,投标报价的高低直接影响承包商能否获取项目的承建权,投标前对拟投水利工程投标报价分布进行预测可优化己方报价制定。为此,通过全局寻优的Bayesian-MCMC算法对投标报价分布模型进行反演,并通... 投标是水利工程承包商获取项目的主要途径,投标报价的高低直接影响承包商能否获取项目的承建权,投标前对拟投水利工程投标报价分布进行预测可优化己方报价制定。为此,通过全局寻优的Bayesian-MCMC算法对投标报价分布模型进行反演,并通过数值分析模拟承包商投标行为。结果表明,Bayesian-MCMC算法无需考虑贝叶斯估计中先验分布与似然函数的共轭性,且模拟所需数据更少,得到的分布稳定性好且更加精确。 展开更多
关键词 投标报价分布 Bayesian-MCMC算法 Beta分布 数值模拟 预测
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MCMC算法在多维混合数据参数识别中的应用 认领 引用 被引量：4
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作者 石凯 李杰 刘洪江 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第13期24-27,共4页
混合数据参数识别问题的研究一直备受关注,由于混合类型和混合权重无法直接观测,因此其实质是含有隐变量的不完全数据或者缺失数据。处理此类数据的难点在于参数的估计和识别,尤其是多维取值空间,会面临待估参数多、似然函数复杂等情况... 混合数据参数识别问题的研究一直备受关注,由于混合类型和混合权重无法直接观测,因此其实质是含有隐变量的不完全数据或者缺失数据。处理此类数据的难点在于参数的估计和识别,尤其是多维取值空间,会面临待估参数多、似然函数复杂等情况。文章给出了多维高斯分布假设下MCMC算法具体实施流程,并通过一个计算机模拟的三类别二维混合数据进行了实证研究,结果显示:MCMC算法达到了高度精确的区分效果,参数的样本估计值接近模拟生成的真值,能够为混合数据参数估计问题提供有效解决途径。 展开更多
关键词 MCMC算法 多维混合数据 贝叶斯统计 Gibbs抽样
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