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改进自适应替代模型的滨海地下水库库区多目标抽注优化
编号：3426
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更新：2024-04-19 22:02:44
浏览：841次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 09:36（Asia/Shanghai）
报告时间：8min
所在会场：[S14] 主题14、水文地球科学 [S14-3] 主题14、水文地球科学 专题14.7、专题14.15（19日上午，B2鹭江厅VIP2）
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摘要
传统的地下水修复优化过程需要大量运行数值模拟模型而面临耗时久、精度低等瓶颈，基于数据驱动替代模型的智能模拟优化算法极具潜力。然而，仍会出现优化陷入局部收敛、结果偏差较大等问题。本研究创新了一种自适应替代模型多目标优化方法，引入自适应算法对表现欠佳的替代模型进行迭代更新，提高其预测性能。研究以最小化修复井总抽注水率和最大化残余咸水去除效果为目标，成功求解出最优抽注水修复策略。本研究选用人工神经网络、高斯过程和多项式回归模型，分别对氯离子浓度和残余咸水质量进行预测，选用NSGA-Ⅱ进行求解。结果表明，构建的自适应替代模型在大幅降低计算负荷的同时，显著提升了预测性能，且提高了优化准确性，克服了误差累积等瓶颈。
关键词
海水入侵 地下水数值模拟 滨海含水层 多目标优化 替代建模
报告人
尹吉娜
副教授 河海大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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