Bayes理论在河流水质模型参数识别中的应用

摘要：

参数识别是水环境数学模型建模的重要步骤.在实际模拟过程中,往往难以获得理想的数据进行模型参数识别.充分利用研究者已有的经验,可在一定程度上减少模拟过程的风险.Bayes理论为把研究者的经验或前验信息纳入到水质模拟提供了一个定量手段.采用离散Bayes理论的基本方法,以国内某河段实际监测数据为基础,完成了模型的参数识别过程,并对识别结果进行了分析.验证结果表明,采用Bayes理论获得的参数识别结果能够达到模型验证的要求.

关键词：Bayes理论、河流水质模型、参数识别、可识别性

所属期刊栏目：28

分类号：X32(环境规划与环境管理)

资助基金：国家自然科学基金40406026

在线出版日期：2008-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：568-573