【摘 要】
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基于核函数极限学习机(Kernel extreme learning machine,KELM)方法建立地下水-地面沉降耦合的替代模型,与混合多目标算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,南京,210098南京大学地球科学与工程学院,南京,210023首都师范大学,北京,100048
【出 处】
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2018年第五届全国地面沉降防治学术研讨会
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基于核函数极限学习机(Kernel extreme learning machine,KELM)方法建立地下水-地面沉降耦合的替代模型,与混合多目标算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGAⅡ)相耦合,实现在地面沉降约束下(沉降速率和地下水位红线)地下水资源合理开发利用和地面沉降防控减灾的多目标优化.以三维均质多层含水系统中抽水引发的地面沉降算例为对象,采用MODFLOW-2005 中的地面沉降模拟子程序(Subsidence for the watertable,SUB-WT)模拟地面沉降过程,基于KELM 方法,采用线下和线上两种模式建立替代模型,分别构建了基于线下地面沉降替代模型的多目标管理模型(KELM model based mult-i objective optimization model for land subsidencemanagement,KELM&MOLS)和基于自适应(线上)替代模型的多目标管理模型(Adaptive KELM&MOLS,AKELM&MOLS).模拟优化结果显示：(1)基于线上模式训练的替代模型的模拟精度更高,拟合相关系数达0.9988以上,基本接近SUB-WT 模拟模型的评价精度；(2)KELM&MOLS 优化求解效率提高了15 倍,但其搜索的Pareto解的质量最差,AKELM&MOLS 求解效率提高了3 倍,同时保证了优化解的收敛性和精度.
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