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摘要
土壤在物理系统的工作频率范围内可能表现出较强的色散性,色散物质的不确定参数在波传播的仿真结果中引入了不确定性。在考虑这些仿真结果的可接受性时,量化仿真结果中的不确定性至关重要。针对传统不确定性分析法计算效率低、运算量大的问题,该文以探地雷达建模仿真中的不确定性分析为例,提出一种基于人工神经网络的不确定性分析模型,阐述了模型的构建过程,及克服过拟合问题的策略。作为探地雷达全波仿真的替代模型能够预测仿真结果,进而得到仿真结果的统计信息,如均值、标准差。经比较,在相同的数值模型、不确定性输入参数个数,以及参数变化范围为10%的前提条件下,对任意一组输入参数,输出得到1000组结果时,该方法所得预测结果统计特性与执行全波仿真所得具有较好的一致性,且显著降低运算量,计算时间效率提升79.82%。
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