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提出一种改进的模型修正方法,该方法采用多目标优化技术使得结构的减缩模型与实测结果相吻合。即首先建立一个多目标优化模型,其中包括一个关于单元修正系数的隐式非线性特征方程组,然后通过遗传算法来求解该多目标优化问题,来同时实现模型修正和损伤检测。文中通过对一个悬臂梁的数值仿真,表明本文所提出的方法的有效性,即在较大的测量噪声的情况下,同时具有模型修正和损伤检测两种功能,且较改进前的基于迭代的方法具有更好的噪声鲁棒性。 相似文献
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Marine ecosystem models are becoming increasingly complex and sophisticated, and are being used to estimate the effects of future changes in the earth system with a view to informing important policy decisions. Despite their potential importance, far too little attention has been, and is generally, paid to model errors and the extent to which model outputs actually relate to real-world processes. With the increasing complexity of the models themselves comes an increasing complexity among model results. If we are to develop useful modelling tools for the marine environment we need to be able to understand and quantify the uncertainties inherent in the simulations. Analysing errors within highly multivariate model outputs, and relating them to even more complex and multivariate observational data, are not trivial tasks. Here we describe the application of a series of techniques, including a 2-stage self-organising map (SOM), non-parametric multivariate analysis, and error statistics, to a complex spatio-temporal model run for the period 1988–1989 in the Southern North Sea, coinciding with the North Sea Project which collected a wealth of observational data. We use model output, large spatio-temporally resolved data sets and a combination of methodologies (SOM, MDS, uncertainty metrics) to simplify the problem and to provide tractable information on model performance. The use of a SOM as a clustering tool allows us to simplify the dimensions of the problem while the use of MDS on independent data grouped according to the SOM classification allows us to validate the SOM. The combination of classification and uncertainty metrics allows us to pinpoint the variables and associated processes which require attention in each region. We recommend the use of this combination of techniques for simplifying complex comparisons of model outputs with real data, and analysis of error distributions. 相似文献
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离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用,但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。本文分析了Logit模型的固有缺陷,阐述了Probit模型的基本原理,研究了Probit模型的性质,并与Logit模型进行了对比研究,最后利用SAS统计软件MDC模块提供的仿真算法进行了实证性分析,研究结果表明,Probit模型克服了Logit模型IIA特性和喜好随机性限制的缺陷,表现出更为丰富的物理意义,对出行选择行为的模拟更接近实际,是一种具有广阔发展的前景的交通方式分担模型。 相似文献