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A.Al-Mamun。;J.巴伯。;V.金廷。;佩雷拉（F.Pereira）。;A.拉胡南珊。

使用贝叶斯框架进行地下污染物运移预测。 （英语） Zbl 1472.62038号

申请。数学。计算。 387，文章ID 124980，第14页（2020）.
摘要：在监测地下含水层污染时，我们希望利用具有专业知识和有限数据的地下流体流动模型预测数量——污染物浓度的分数流量曲线。这里考虑的是贝叶斯方法，与仿真研究相关的复杂性是一个持续的实际挑战。在两阶段马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法中，我们将渗透率场的Karhunen-Loève展开与GPU计算结合使用。通过运行几个MCMC链可以进一步降低计算成本。我们比较收敛标准来量化预测的不确定性。我们的贡献是双重的：我们首先提出了一个多元潜在标度缩减因子（MPSRF）数据的拟合程序，该程序允许我们估计收敛的迭代次数。然后，我们对分数流量曲线的集合进行了仔细的分析，表明对于当前的问题，通过MPSRF分析进行收敛所需的迭代次数过多。因此，对于实际应用，我们的结果表明，对感兴趣量的后验分布的分析为终止MCMC模拟以量化不确定性提供了可靠的标准。

引用于2文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
86A05型 水文学、水文学、海洋学
86A32型 地理统计学

关键词：

MCMC公司;正则化;两阶段提案分发;不确定性量化;收敛性分析;MPSRF公司

软件：

博阿
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Al-Mamun}等人，应用。数学。计算。387，文章ID 124980，14 p.（2020；Zbl 1472.62038）
全文： 内政部

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