机器学习并行系统用于整合过程模型校准和在下水道-河流系统的精度提升.
Yundong Li1,2, Lina Ma1, Jingshui Huang2
1State Key Laboratory of Urban Water Resource and Environment (SKLUWRE), School of Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150090, China.
一个新的机器学习并行系统 (MLPS) 加快了使用有限数据的复杂水模型的参数优化. 这种方法显著提高了准确性,并减少了综合城市水资源管理的校准时间.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 水资源管理 水资源管理
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 城市水系统管理越来越数字化,导致复杂的,多功能的基于过程的模型.
- 模型复杂性的增加引入了显著的不确定性和计算需求.
- 传统的校准方法在长时间的计算时间和稀缺的监测数据方面扎.
研究的目的:
- 引入一种新的机器学习系统 (MLPS),用于加快基于过程的集成模型的参数优化.
- 为了提高复杂的水模型的性能,效率,准确性和稳定性.
- 解决传统校准方法在处理计算强度和数据稀缺方面的局限性.
主要方法:
- 开发了一种机器学习并行系统 (MLPS),将模型代孕与殖民地优化 (ACO) 和长短期记忆 (LSTM) 集成在一起.
- 在MLPS框架内使用ACO和LSTM进行高效的参数搜索和优化.
- 使用集成下水道网络和城市河流模型验证的MLPS.
主要成果:
- 实现了参数校准时间大幅缩短89.94%.
- 对河流污染物度的预测准确度大大提高,平均绝对百分比偏差从124.3%降至8.8%.
- 在MLPS优化的模型输出和监测数据之间显示出密切的对齐.
结论:
- MLPS能够有效优化复杂的,集成的基于过程的模型,即使数据有限.
- 促进了高度精确的环境管理模型的实际应用.
- 为优化各种科学和工程领域复杂模型提供了宝贵的见解.
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