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高维反问题的客观性主成分分析。 (英语) 兹比尔1477.86020

摘要:我们介绍了一种新的数据驱动降维方法,用于解决高维优化问题,包括历史匹配。参数的客观性参数化解释了目标函数值的相应变化。结果是通过对传统损失函数的扩展实现的,该函数仅量化了实现过程中的近似误差。本文包含基于主成分分析(PCA)的这种方法的三个实例。梯度敏感PCA(GS-PCA)利用目标函数的线性近似。另外两种方法在平稳摄动理论(SPT)的框架内近似地解决了这个问题。所有算法都用一个合成油藏模型进行了验证和测试。结果表明,在揭示无约束目标函数极小值方面,参数化质量有所提高。此外,我们还提供了可能的扩展,并分析了客观性方法的总体适用性,该方法可以与PCA以外的现代参数化技术相结合。

MSC公司:

86A22型 地球物理学中的反问题
62H25个 因子分析和主成分;对应分析
86A32型 地理统计学
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