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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,点击这进入下载页面
 
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