摘要
本发明涉及地下水渗流参数反演技术领域,具体为一种结合FNO和集合卡尔曼滤波的地下水渗流参数反演方法,包括以下步骤:步骤1,建立二维达西流方程渗流模型,生成渗透率和液压水头的训练集和测试集;步骤2,构建傅里叶神经算子网络,对傅里叶神经算子网络进行离线训练,获得傅里叶神经算子替代模型;步骤3,在集合卡尔曼滤波框架下,使用自适应修正算法优化模型参数,获得基于集合卡尔曼滤波的自适应修正傅里叶神经算子网络;步骤4,进行集合卡尔曼滤波后验采样,生成后验样本;步骤5,从后验样本中提取渗透率参数。本发明结合傅里叶神经算子和集合卡尔曼滤波,通过自适应修正算法优化网络参数来提高地下水渗流参数反演的精度和效率。
技术关键词
集合卡尔曼滤波
渗流参数
反演方法
地下水
渗透率参数
修正算法
渗流模型
高保真模型
样本
水头
优化网络参数
采样模块
液压
反演系统
反演技术
离线
训练集