基于機(jī)器學(xué)習(xí)的河網(wǎng)糙率反演.pdf

1、水力計(jì)算技術(shù)上世紀(jì)70年代以來已經(jīng)發(fā)展成熟，但在工程實(shí)際中，應(yīng)用難點(diǎn)往往是計(jì)算中需要的一些參數(shù)，如糙率，無法自動(dòng)確定，糙率的自動(dòng)反演技術(shù)亟待發(fā)展。現(xiàn)有的研究多基于優(yōu)化的思路來反演糙率，且普遍存在三個(gè)問題：優(yōu)化反演方法過于依賴初值的選擇，容易陷入局部最優(yōu)；反演的結(jié)果本身不含對(duì)解的評(píng)價(jià)，對(duì)反演參數(shù)最優(yōu)解的全局分布概率無法獲知；沒有對(duì)測(cè)站的最優(yōu)布局進(jìn)行研究，因而不能對(duì)實(shí)際河網(wǎng)的水文站優(yōu)化設(shè)置提出合理化建議。 本文對(duì)從糙率反演計(jì)算到反演

2、解檢驗(yàn)的整個(gè)流程進(jìn)行了研究，形成了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的河網(wǎng)糙率反演較完整框架。本文完成的主要工作如下： 1、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的思想，通過數(shù)據(jù)挖掘的手段，提出了一種新的河網(wǎng)糙率直接反演方法。這種方法繼承了傳統(tǒng)直接反演方法的理念，引進(jìn)了人工智能技術(shù)豹新進(jìn)展，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱代替了復(fù)雜豹系統(tǒng)逆解析，可以一次性反演整個(gè)河網(wǎng)所有河段的糙率。經(jīng)過多個(gè)算例的計(jì)算，證明了這種方法具有較高的計(jì)算精度，能夠滿足工程實(shí)際需要。 2、提出了一種新的利用河

3、網(wǎng)中少數(shù)觀測(cè)站的對(duì)序列觀測(cè)值反演所有河道糙率的數(shù)據(jù)采集技術(shù)和反演技術(shù)。計(jì)算表明只要充分利用對(duì)河道糙率的先驗(yàn)信息，可以用少量觀測(cè)點(diǎn)的時(shí)序列觀測(cè)值反演整個(gè)河網(wǎng)所有河段的糙率。同時(shí)對(duì)河網(wǎng)中觀測(cè)點(diǎn)的合理數(shù)量和布設(shè)位置進(jìn)行了研究，為河網(wǎng)工程水文測(cè)站的布局優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。 3、引進(jìn)一種GA－RBF方法進(jìn)行糙率反演。與傳統(tǒng)的BP方法相比，具有更快的計(jì)算速度和相當(dāng)?shù)挠?jì)算精度；與經(jīng)典RBF網(wǎng)絡(luò)相比，這種方法能結(jié)合輸入輸出信息自動(dòng)確定網(wǎng)絡(luò)的合理

4、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，進(jìn)行聚類計(jì)算。在基于空間序列觀測(cè)值的糙率反演中，有很好的計(jì)算性能。 4、考慮到反問題求解所固有的不適定性，引進(jìn)了Bayesian方法進(jìn)行糙率反演，這種方法可以作為反演結(jié)果的有效檢驗(yàn)手段。該方法不是得到確定的反演值，而是得到待反演參數(shù)的后驗(yàn)概率密度函數(shù)。通過對(duì)糙率后驗(yàn)分布的分析，能直觀的得到反演問題多解性和解的最優(yōu)性判斷，實(shí)現(xiàn)了對(duì)反演結(jié)果的唯一性和最優(yōu)性檢驗(yàn)，從而構(gòu)建起完整的河網(wǎng)糙率反演問題的解決框架。 5、Bayesi