REBEC：面向数值风浪模型的基于鲁棒进化的校准方法
神经与进化计算
2021-09-09 v1 机器学习
大气与海洋物理
机器学习
摘要
将数值风浪模型适配于局部时-空条件是一个可通过多种校准技术解决的问题。然而，在观测缺乏的情况下，所获得的物理参数集会过度拟合于特定事件。本文提出一种鲁棒的进化校准方法，其允许构建扰动模型的随机集成，并利用该集成在目标模型的质量与鲁棒性之间取得权衡。所实现的基于鲁棒集成的进化校准（REBEC）方法在针对喀拉海域的 SWAN 风浪模型配置的一组实验中与基线 SPEA2 算法进行了比较。所提供的一系列场景指标证实了 REBEC 方法对大多数校准场景的有效性。
引用
@article{arxiv.1906.08587,
title = {REBEC: Robust Evolutionary-based Calibration Approach for the Numerical Wind Wave Model},
author = {Pavel Vychuzhanin and Nikolay O. Nikitin and Anna V. Kalyuzhnaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.08587},
year = {2021}
}