【摘 要】
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参数反演是海域水质模型验证工作的主要难点之一,同时模型模拟海域内参数的统一赋值又降低了其实际的物理意义.本文建立海域组合单元水质模型参数反演的新方法：将研究海域划分
【机 构】
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交通部天津水运工程科学研究院水路交通环境保护技术实验室,大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室,天津大学环境科学与工程学院
【基金项目】
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中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目（TKS090204 TKS100217）
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参数反演是海域水质模型验证工作的主要难点之一,同时模型模拟海域内参数的统一赋值又降低了其实际的物理意义.本文建立海域组合单元水质模型参数反演的新方法：将研究海域划分为若干单元,敏感参数在各单元中独立赋值.将基于人工神经网络的数据驱动模型同水质模型有机结合,通过水质模型计算多参数匹配设计的工况,构建海域内部观测点的解集;以数据驱动模型归纳建立状态变量（污染物浓度）同多个控制变量（模型参数）之间的非线性关系.将实测资料带入关系中,进行模型参数随地域变化的组合单元优化反演研究.以渤海海域水质模型多参数反演为例,
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