基于KELM地面沉降替代模型的地下水多目标管理模型研究

doi:10.13232/j.cnki.jnju.2019.03.002

南京大学学报(自然科学版) ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (3): 349–360.doi: 10.13232/j.cnki.jnju.2019.03.002

所属专题：测试专题

基于KELM地面沉降替代模型的地下水多目标管理模型研究

杨　蕴¹*，宋　健²，朱　琳³，吴剑锋²，王锦国¹

1.河海大学地球科学与工程学院，南京，210098； 2.南京大学地球科学与工程学院，南京，210023； 3.首都师范大学，北京，100048

收稿日期:2019-01-11 出版日期:2019-06-01 发布日期:2019-05-31
通讯作者: 杨　蕴 E-mail:yy_hhu@hhu.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划(2016YFC0402807)，国家自然科学基金(41772254，41402198)，河海大学中央高校基本科研业务费专项资金(2018B18714)

Surrogate model based multi－objective optimization model for land subsidence management

Yang Yun¹*，Song Jian²，Zhu Lin³，Wu Jianfeng²，Wang Jinguo¹

1.School of Earth Sciences and Engineering，Hohai University，Nanjing，210098，China； 2.School of Earth Sciences and Engineering，Nanjing University，Nanjing，210023，China； 3.Capital Normal University，Beijing，100048，China;

Received:2019-01-11 Online:2019-06-01 Published:2019-05-31
Contact: Yang Yun E-mail:yy_hhu@hhu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要： 基于核函数极限学习机(Kernel extreme learning machine，KELM)方法建立地下水－地面沉降耦合的替代模型，与混合多目标算法(Non－dominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGAII)相耦合，实现在地面沉降约束下(沉降速率和地下水位红线)地下水资源合理开发利用和地面沉降防控减灾的多目标优化. 以三维均质多层含水系统中抽水引发的地面沉降算例为对象，采用MODFLOW－2005中的地面沉降模拟子程序(Subsidence for the water table，SUB－WT)模拟地面沉降过程，基于KELM方法，采用线下和线上两种模式建立替代模型，分别构建了基于线下地面沉降替代模型的多目标管理模型(KELM model based multi－objective optimization model for land subsidence management，KELM&MOLS)和基于自适应(线上)替代模型的多目标管理模型(Adaptive KELM&MOLS，AKELM&MOLS). 模拟优化结果显示：(1)基于线上模式训练的替代模型的模拟精度更高，拟合相关系数达0.9988以上，基本接近SUB－WT模拟模型的评价精度；(2)KELM&MOLS优化求解效率提高了15倍，但其搜索的Pareto解的质量最差，AKELM&MOLS求解效率提高了3倍，同时保证了优化解的收敛性和精度．

关键词: 地面沉降, 替代模型, 地下水管理, 自适应训练, 核函数极限学习机

Abstract: A combined simulation－optimization(S－O) model that integrates the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II(NSGAII)with kernel extreme learning machine(KELM)based surrogate model was developed for deriving multiple management strategies for utilization of groundwater resources and disaster mitigation considering the constraints of the rate of land subsidence and groundwater level. In the combined S－O model，the SUB－WT，which is the compaction package of MODFLOW－2005，was utilized to simulate the process of land subsidence induced by groundwater extraction in three－dimensional homogeneous multi－layered aquifer system. The KELM was developed based on off－line and on－line framework and evaluated as an approximate simulator to generate the patterns of groundwater level and land subsidence for reducing huge computational burden. After that，the KELM model based multi－objective optimization model(KELM&MOLS)and the adaptive KELM&MOLS(AKELM&MOLS)for land subsidence management were established and evaluated through a synthetic example application. The simulation results indicate that the adaptive KELM get higher fitting accuracy close to the SUB－WT simulation model，and the correlation coefficient is above 0.9988. The optimization results showed that the AKELM&MOLS did not only improve the prediction accuracy of Pareto－optimal solutions compared with those by the KELM&MOLS，but also maitained the equivalent quality of Pareto optimal solutions compared with those by NSGAII coupled with the original simulation model.

Key words: land subsidence, surrogate model, groundwater management, adaptive training, kernel extreme learning machine

中图分类号:

P641

杨　蕴, 宋　健, 朱　琳, 吴剑锋, 王锦国. 基于KELM地面沉降替代模型的地下水多目标管理模型研究[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2019, 55(3): 349–360.

Yang Yun, Song Jian, Zhu Lin, Wu Jianfeng, Wang Jinguo. Surrogate model based multi－objective optimization model for land subsidence management[J]. Journal of Nanjing University(Natural Sciences), 2019, 55(3): 349–360.

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