基于改进Bayesian-MCMC的突发水污染事件预测模型参数率定方法

• 作者: 刘碧玉 杨海东 黄建华
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 地球科学
• 关键词: 参数率定 预测模型 贝叶斯 马尔可夫链蒙特卡罗 突发水污染事件
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 679-686
• 页数: 8页
• 分类号: X522
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2017.0213

摘要

预测模型是科学制定应急处置措施的基础.为快速准确地构建突发水污染事件预测模型,将预测模型参数的率定问题视为贝叶斯估计问题,并根据有限差分方法和贝叶斯推理得到参数的后验概率密度函数,再通过改进的Metropolis-Hastings抽样方法得到较为合理的参数值.以发生在某明渠段的突发水污染事件为例,分析讨论等容量控制非均匀流和非等容量控制非均匀流两种情景下不同观测噪声对参数率定值的影响,并与由贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡罗方法得到的参数值和真实值进行对比.结果表明:改进Bayesian-MCMC方法在计算精度、适用性和抗噪声等方面优于贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡罗方法,能较好地率定模型参数,并为构建突发水污染事件预测模型提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄建华	福州大学经济与管理学院	72	267	8.0	15.0
2	杨海东	福州大学经济与管理学院	3	12	2.0	3.0
3	刘碧玉	福州大学经济与管理学院	3	28	2.0	3.0