[发明专利]一种基于AM嵌套抽样算法的地下水模型评价方法

摘要

本发明提供了一种基于AM嵌套抽样算法的地下水模型评价方法，将嵌套抽样算法中的局部限制抽样算法改进为AM算法，将模型的边缘似然值及后验概率（权重）作为评价地下水模型表现的指标，根据贝叶斯分析理论及嵌套抽样算法，将复杂且不易直接求解的高维积分边缘似然值转化为易于计算的一维积分，在计算地下水模型边缘似然值的案例分析中，本方法通过AM的自适应更新，保证了抽样的质量与精度，与原有的NSE‑MH算法相比，在计算结果的计算效率和收敛速度方面有所提高，同时也提高了计算结果的准确性和稳定性。

主权项

一种基于AM嵌套抽样算法的地下水模型评价方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)根据研究区的水文地质条件，建立一组不同结构的概念模型Mk(k＝1，2，…，K)来表示实际地下水系统；(2)根据研究问题选择一组水文地质参数作为参数向量θ并确定其先验概率分布p(θ|Mk)；(3)从先验分布p(θ|Mk)中随机生成参数向量θ的集合S＝{θ1，θ2，...，θN}作为有效集，并计算有效集中每个参数向量的联合似然函数L(θ|D，Mk)，；(4)确定嵌套抽样主算法的迭代次数R，在每次迭代过程中选出有效集S中最差的参数向量作为样本，并根据梯形公式计算边缘似然值的增量ΔZ；(5)在每次迭代过程中，通过基于AM算法的局部限制抽样从先验分布p中生成新的参数向量θnew作为候选样本，以替代有效集中最差的样本；(6)完成迭代后，根据有效集S和边缘似然值的增量ΔZ，计算各个概念模型的边缘似然值Z；(7)根据计算的边缘似然值，对各个概念模型进行评价。