【摘 要】
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利用Bayes遗传算法求解二维热传导方程的热源参数.首先通过Bayes推理和二维热传导方程得到热源参数的后验概率密度函数,然后结合遗传算法,根据最大似然原理给出热源位置参数
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11671107).
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利用Bayes遗传算法求解二维热传导方程的热源参数.首先通过Bayes推理和二维热传导方程得到热源参数的后验概率密度函数,然后结合遗传算法,根据最大似然原理给出热源位置参数及热源产生时间参数的后验概率分布和统计结果.数值算例表明:当迭代次数达到50次时,参数的相对误差均稳定地收敛在1%以下;对观测数据分别添加5%和10%的噪声,参数的相对误差分别控制在5%和9%以下.
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