지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Markov Chain Monte Carlo 시뮬레이션을 이용한 항공교통시스템 위험도 평가 연구
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2022 .04
-
Markov Chain Monte Carlo simulation based Bayesian updating of model parameters and their uncertainties
Structural Engineering and Mechanics, An Int＇l Journal
2022 .01
-
A Study on Auto Bit Generation with Markov Chain Monte Carlo
한국통신학회 학술대회논문집
2017 .06
-
Strain‑Dependent Polar Optical Phonon Scattering and Drive Current Optimization in Nanoscale Monolayer MoS2 FETs
Electronic Materials Letters
2020 .01
-
롤투롤 와인딩 시스템에서 소재 특성을 고려한 반경 방향 응력에 대한 연구
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
2016 .02
-
Effect of Different Blade Numbers on the Radial Force of Pump as Turbine in Transient Process
International Journal of Fluid Machinery and Systems
2021 .06
-
마르코프 연쇄 몬테 카를로 샘플링과 부분집합 시뮬레이션을 사용한 컨테이너 크레인 계류 시스템의 신뢰성 해석
한국안전학회지
2017 .01
-
Monte-Carlo 시뮬레이션 기반 Power Curve의 전력변환 오차 개선에 관한 연구
대한전기학회 학술대회 논문집
2019 .07
-
시계열 피로 데이터를 이용한 MCMC 기반 확률론적 피로수명 예측
대한기계학회 춘추학술대회
2018 .12
-
A stochastic Approach for Monthly Streamflow Simulation Utilizes Hidden Markov Model
대한토목학회 학술대회
2021 .10
-
Performance Analysis of LTE-U based on Markov Chain State Transition
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .12
-
A study on a thermal-mechanical simulation of the infrared local heat-assisted forming process using the Radial Basis Function Neural Network
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2019 .05
-
Effect of chain architecture on the order-disorder transition in bottle brush copolymers : A Monte Carlo simulation approach
한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집
2017 .10
-
Hydraulic Characteristics of a Single-channel Pump Designed by the Affinity Law
한국유체기계학회 논문집
2023 .10
-
Design of Radial Basis Function Neural Networks Classifier Aid of Iterative Reweighted Least Squares Method
대한전기학회 학술대회 논문집
2019 .07
-
몬테 카를로 목표를 위한 분산 감소 방법
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .06
-
A Study on a Thermal-Mechanical Simulation of a Warm V-Bending Process Using the Radial Basis Function Neural Network
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2019 .05
-
표준태풍 생성을 위한 Monte-Carlo 시뮬레이션
대한토목학회 학술대회
2015 .10
-
Markov chain based real-time prediction of vehicle acceleration rate
한국자동차공학회 춘계학술대회
2016 .05
-
오차보정알고리즘을 고려한 방사기저함수 신경망의 일별 최대전력수요예측 적용에 관한 연구
전기학회논문지
2019 .02
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0