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基于集合卡尔曼滤波法的非高斯含水层参数识别
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基于集合卡尔曼滤波法的非高斯含水层参数识别
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-11页
第1章 研究背景
第11-17页
· 问题的提出
第11-14页
· 正演问题与逆演问题
第11-12页
· 逆演问题的必要性
第12页
· 逆演问题中的难点
第12-14页
· 研究动机和目标
第14页
· 论文结构
第14-17页
第2章 逆方法文献综述
第17-31页
· 逆方法的演化
第17-28页
· 从直接法到间接法
第17-18页
· 从线性化到非线性化
第18-19页
· 从确定性模型到随机模型
第19-22页
· 从目标函数最小化到后验采样
第22-24页
· 观测数据的实时融合
第24页
· 是否保持先验模型的结构
第24-27页
· 采用高斯分布的合理性
第27-28页
· 逆方法小结
第28页
· 逆方法的发展趋势
第28-31页
第3章 正态转换-集合卡尔曼滤波法
第31-39页
· 集合卡尔曼滤波法(EnKF)
第31-34页
· 正态得分转换
第34-35页
· 正态转换-集合卡尔曼滤波法(NS-EnKF)
第35-39页
第4章 数值实验
第39-53页
· 背景场
第39-41页
· 初始参数场
第41-42页
· 结果的评价标准
第42-44页
· 数据融合的结果与讨论
第44-53页
· 模型结构的识别
第44-49页
· 更新后模型的预测能力
第49-53页
第5章 敏感性分析
第53-79页
· 集合中样本的数量
第53-54页
· 非均质的程度
第54-56页
· ln K 测量值的数量
第56-64页
· 背景场
第56-59页
· 初始场
第59页
· 更新后的场
第59-64页
· 先验模型、边界条件及卡尔曼增益的局部化
第64-76页
· 背景场
第65页
· 情形介绍
第65-69页
· 结果与讨论
第69-76页
· 水头观察点的数量
第76-79页
第6章 结论与建议
第79-83页
· 结论
第79-80页
· 下一步的工作
第80-83页
参考文献
第83-93页
致谢
第93-95页
个人简历
第95-98页
本篇论文共
98
页,
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。
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