反迭代模拟：一种高效的污染源识别方法
最优化与控制
2015-06-17 v2 统计计算
摘要
在地下水污染修复与风险评估中，通过求解反问题来识别污染源与水力传导系数场的参数十分重要。然而，若反问题的维度较高，通常计算代价昂贵才能准确估计这些参数并评估其不确定性。当使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样时尤为如此。本文提出一种名为反迭代模拟（iIS）的高效方法，用于高效识别污染源特征及水力传导系数场。iIS 算法利用一种借自集成平滑器（Ensemble Smother, ES）的简单方法来更新模型参数，并采用逆高斯过程（iGP）方法来提高参数更新的精度。进行了两个数值实验。对于低维情况（11个参数），iIS 算法获得的参数估计非常接近 MCMC 方法。对于高维情况（108个参数），iIS 算法能以极低的计算代价获得准确的参数估计。
引用
@article{arxiv.1506.00774,
title = {Inverse iterative simulation: An efficient approach for contaminant source identification},
author = {Jiangjiang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.00774},
year = {2015}
}
备注
27 pages, 9 figures