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将基于人工神经网络的数据驱动模型同水质模型有机结合,考虑模型参数的时域和地域差异性,建立海域组合单元水质模型参数时空反演的新方法:将研究海域划分为若干单元,模拟总时间划分为若干时段,敏感参数在各单元和各时段内独立赋值;通过水质模型计算多参数匹配设计的工况,构建海域内部观测点的解集;以数据驱动模型建立时空、空间、时间和非时空四种反演方式,并分别确立状态变量(污染物浓度)同多个控制变量(模型参数)之间的非线性关系;将实测资料带入关系中,进行模型参数随时域和地域动态变化的组合单元优化反演研究.以渤海海域水质模型多参数匹配反演为例,采用“孪生”实验验证参数组合单元时空反演新方法的可行性,结果表明该方法是有效的.