【摘 要】
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高斯过程回归(GPR)是一种基于贝叶斯理论的监督学习算法,在基于数据驱动(DDM)的模型结构不确定性分析中具有广泛应用.目前研究中通常假设物理参数和超参独立并进行联立识别,这会导致参数补偿.文章提出两步识别DDM量化模型结构误差,并通过2个地下水模型案例,分别在不考虑模型结构误差、考虑模型结构误差(联立识别DDM、两步识别DDM)的情况下,对比分析了参数识别和模型预测结果.结果表明,不考虑模型结构误差直接进行参数识别时,为补偿结构误差,物理参数会过度拟合,从而影响模型预测效果.基于DDM刻画模型结构偏差时
【机 构】
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南京大学地球科学与工程学院/表生地球化学教育部重点实验室,江苏 南京 210023
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高斯过程回归(GPR)是一种基于贝叶斯理论的监督学习算法,在基于数据驱动(DDM)的模型结构不确定性分析中具有广泛应用.目前研究中通常假设物理参数和超参独立并进行联立识别,这会导致参数补偿.文章提出两步识别DDM量化模型结构误差,并通过2个地下水模型案例,分别在不考虑模型结构误差、考虑模型结构误差(联立识别DDM、两步识别DDM)的情况下,对比分析了参数识别和模型预测结果.结果表明,不考虑模型结构误差直接进行参数识别时,为补偿结构误差,物理参数会过度拟合,从而影响模型预测效果.基于DDM刻画模型结构偏差时,物理参数和超参的独立性假设会影响参数识别结果.提出的两步识别DDM法没有假设物理参数和超参独立,能够减少参数过度拟合效应,从而更准确刻画结构误差,有效提高了模型的预测性能.
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