基于克里格替代模型和改进的Bayesian-MCMC方法的地下水污染源反演识别研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 选题依据及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 | 第13-16页 |
| 1.2.1 地球化学足迹法 | 第13页 |
| 1.2.2 数学方法 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的研究内容与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 第2章 反问题及其不适定性 | 第19-22页 |
| 2.1 正问题与反问题 | 第19页 |
| 2.2 反问题的不适定性 | 第19-20页 |
| 2.3 地下水污染源反演问题 | 第20-22页 |
| 2.3.1 概述 | 第20-21页 |
| 2.3.2 地下水污染源反演的特点 | 第21-22页 |
| 第3章 贝叶斯推理 | 第22-25页 |
| 3.1 贝叶斯公式 | 第22-23页 |
| 3.2 先验信息 | 第23页 |
| 3.3 似然函数 | 第23-24页 |
| 3.4 后验概率密度的抽样 | 第24-25页 |
| 第4章 MCMC抽样 | 第25-29页 |
| 4.1 MCMC抽样基本原理 | 第25-26页 |
| 4.2 M-H算法 | 第26-27页 |
| 4.3 变换步长的M-H算法 | 第27-29页 |
| 第5章 替代模型建模方法 | 第29-36页 |
| 5.1 替代模型简介 | 第29页 |
| 5.2 径向基函数人工神经网络法 | 第29-32页 |
| 5.2.1 径向基函数人工神经网络的结构 | 第29-30页 |
| 5.2.2 径向基函数 | 第30-31页 |
| 5.2.3 径向基函数人工神经网络的训练 | 第31-32页 |
| 5.3 克里格法 | 第32-34页 |
| 5.3.1 克里格法简介 | 第32页 |
| 5.3.2 克里格法的原理 | 第32-34页 |
| 5.4 替代模型的精度评估 | 第34-36页 |
| 第6章 假想算例地下水污染质运移数值模拟模型 | 第36-39页 |
| 第7章 替代模型 | 第39-45页 |
| 7.1 抽样 | 第39-42页 |
| 7.1.1 拉丁超立方抽样 | 第39-40页 |
| 7.1.2 最优拉丁超立方抽样 | 第40-41页 |
| 7.1.3 抽样结果分析 | 第41-42页 |
| 7.2 替代模型的建立 | 第42-45页 |
| 7.2.1 径向基函数人工神经网络模型 | 第42页 |
| 7.2.2 克里格模型 | 第42页 |
| 7.2.3 替代模型精度对比分析 | 第42-45页 |
| 第8章 反演求解 | 第45-56页 |
| 8.1 常规M-H方法 | 第45-50页 |
| 8.1.1 迭代曲线 | 第45-47页 |
| 8.1.2 反演结果 | 第47-49页 |
| 8.1.3 反演结果稳定性分析 | 第49-50页 |
| 8.2 变换步长的M-H方法 | 第50-55页 |
| 8.2.1 迭代曲线 | 第50-52页 |
| 8.2.2 反演结果 | 第52-54页 |
| 8.2.3 反演结果稳定性分析 | 第54-55页 |
| 8.3 M-H方法改进前后比较分析 | 第55-56页 |
| 第9章 结论及展望 | 第56-58页 |
| 9.1 结论 | 第56-57页 |
| 9.2 本研究的不足之处及展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 作者简介及攻读硕士期间所取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
