【技术实现步骤摘要】
一套数值模型参数不确定性分析方法
本专利技术涉及数值模型
，具体为一套数值模型参数不确定性分析方法。
技术介绍
在地球科学和工程学领域，由于条件所限，并不是所有的科学假设都能通过实地实验的方法进行验证，例如：预测未来气候变化，以及模拟原子弹爆炸等。这时使用数值模型进行模拟是一种常用的实验手段。科学家们对自然界中的物理现象进行抽象，用数学方程将该现象进行模拟，并用计算机程序予以实现，从而形成了数值模型。模型的出现将一些不可能的实验通过模拟而实现，大大增进了人类对大自然的认识，对人类科学的发展起到了极其重要的推动作用。然而模型模拟本身含有一定的不确定性(即模拟误差)，模型模拟的不确定性来源主要有以下几方面：第一，输入数据误差。所有模型都需要输入数据来驱动模型运行，包括静态地理条件数据，初始和边界条件以及外部强迫场数据。使用了含有误差的输入数据称为输入数据误差。第二，模型结构误差。模型是对现实世界的抽象，只表达了自然界最基本的规律。由于我们对自然世界的认识有限，构建的地球物理模型只是对特定物理过程的简化，因此模型包含...
【技术保护点】
1.一套数值模型参数不确定性分析方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：挑选可调参数：挑出所使用模型对关注变量需要调整的参数，并根据参数物理意义确定参数的参数名称、取值范围和参数分布信息，为后面的调整参数部分做好准备工作；/nS2：参数敏感性分析：采取莫里斯一次变一个参数敏感性分析方法对模型的参数进行敏感性分析；/nS3：多目标参数敏感性分析：对每一个模式输出变量分别进行莫里斯一次变一个参数敏感性分析后，通过使用基于帕里托理论的多目标参数敏感性分析方法对模型的所有变量得出一套最优的参数敏感性结果；/nS4：建立统计替代模型：建立原始复杂数值模型的一个统计替代模型，在统计替...
【技术特征摘要】
1.一套数值模型参数不确定性分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：挑选可调参数：挑出所使用模型对关注变量需要调整的参数，并根据参数物理意义确定参数的参数名称、取值范围和参数分布信息，为后面的调整参数部分做好准备工作；
S2：参数敏感性分析：采取莫里斯一次变一个参数敏感性分析方法对模型的参数进行敏感性分析；
S3：多目标参数敏感性分析：对每一个模式输出变量分别进行莫里斯一次变一个参数敏感性分析后，通过使用基于帕里托理论的多目标参数敏感性分析方法对模型的所有变量得出一套最优的参数敏感性结果；
S4：建立统计替代模型：建立原始复杂数值模型的一个统计替代模型，在统计替代模型上运行参数全局优化算法；
S5：参数全局优化：将高敏感性的参数当作自变量，模拟结果当作因变量，通过一个全局优化过程使得模型模拟值和观测值的差异最小，从而得出最优的参数值；
S6：多目标参数全局优化：使用基于替代模型的多目标全局参数优化算法对敏感参数进行多目标全局优化。
2.根据权利要求1所述的一套数值模型参数不确定性分析方法，其特征在于：所述莫里斯一次变一个是一种基于梯度的全局敏感性分析方法，具体步骤为：
S2.1：假设一个模型有K个相互独立的参数Xi(i＝1，…，k)；
S2.2：首先将参数标准化到[0，1]之间，然后将K维参数空间的每一维划分为p个网络水平，其中p为一个大于1的正整数；
S2.3：从一个随机点开始生成一条轨迹，这条轨迹是通过对某一维度的参数随机扰动+Δ或者-Δ获得的，其中，Δ是1/p-1，…，p-2/p-1这些范围中的一个取值；
S2.4：对于K维参数空间来说，每个轨迹拥有K+1个点，这条轨迹可以通过EE值来进行评价，参数的EE值定义为：
S2.5：重复上述过程r次可以在参数空间中构造出r条拥有K+1个点的轨迹，此时需要的模型试验次数为r×(k+1)。定义|EEj|为修正后的EEj值，其均值定义为μj，它的标准差定义为σj以参数Xj为例，定义如下：
其中，μj代表参数Xj对目标变量的主效应，σj表示参数Xj对目标变量的交互效应，μj和σj的值越大表示对特定的输出变量越敏感，反之则说明不敏感。
3.根据权利要求1所述的一套数值模型参数不确定性分析方法，其特征在于：所述基于帕里托理论的多目标参数敏感性分析方法包括以下步骤：
S3.1：为每一个参数设定一个帕里托分组值...
【专利技术属性】
技术研发人员：王琛，段青云，闫俊华，
申请(专利权)人：中国科学院华南植物园，河海大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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