sensitivity analysis and identification of parameters to the van genuchten equation

تحليل الحساسية وتحديد معلمات معادلة فان جينوختن

Clicks: 97
ID: 228259
2016
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #189 of 215 articles by views in british journal of psychology (london, england : 1953)

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 215 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Van Genuchten equation is the soil water characteristic curve equation used commonly, and identifying (estimating) accurately its parameters plays an important role in the study on the movement of soil water. Selecting the desorption and absorption experimental data of silt loam from a northwest region in China as an instance, Monte-Carlo method was firstly applied to analyze sensitivity of the parameters and uncertainty of model so as to get the key parameters and posteriori parameter distribution to guide subsequent parameter identification. Then, the optimization model of the parameters was set up, and a new type of intelligent algorithm-difference search algorithm was employed to identify them. In order to overcome the fault that the base difference search algorithm needed more iterations and to further enhance the optimization performance, a hybrid algorithm, which coupled the difference search algorithm with simplex method, was employed to identification of the parameters. By comparison with other optimization algorithms, the results show that the difference search algorithm has the following characteristics: good optimization performance, the simple principle, easy implement, short program code, and less control parameters required to run the algorithm. In addition, the proposed hybrid algorithm outperforms the basic difference search algorithm on the comprehensive performance of algorithm.
تُعد معادلة فان غينوختن (Van Genuchten) معادلة منحنى خصائص ماء التربة الأكثر استخداماً، ويؤدي التحديد (التقدير) الدقيق لمعلماتها دوراً مهماً في دراسة حركة ماء التربة. وبأخذ البيانات التجريبية للامتصاص والانتزاز لتربة طميية غرينية من إحدى مناطق شمال غرب الصين كحالة دراسية، طُبّقت طريقة مونت كارلو أولاً لتحليل حساسية المعلمات وعدم يقين النموذج، وذلك بغية الحصول على المعلمات الرئيسة والتوزيع البعدي للمعلمات لتوجيه التحديد اللاحق لها. بعد ذلك، تم بناء نموذج استمثال المعلمات، واستُخدم نمط جديد من الخوارزميات الذكية—وهو خوارزمية البحث التفاضلي—لتحديدها. وبغرض التغلب على قصور خوارزمية البحث التفاضلي الأساسية المتمثل في حاجتها إلى عدد أكبر من التكرارات، ولزيادة تعزيز أداء الاستمثال، وُظِّفت خوارزمية هجينة تَقرن خوارزمية البحث التفاضلي بطريقة السيمبلكس (Simplex) لتحديد تلك المعلمات. وبالمقارنة مع خوارزميات الاستمثال الأخرى، تُظهر النتائج تمتع خوارزمية البحث التفاضلي بالخصائص الآتية: أداء استمثال جيد، وبساطة المبدأ، وسهولة التنفيذ، وقِصَر الشيفرة البرمجية، وتطلّب عدد أقل من معلمات التحكم لتشغيل الخوارزمية. وعلاوة على ذلك، تتفوق الخوارزمية الهجينة المقترحة على خوارزمية البحث التفاضلي الأساسية من حيث الأداء الشامل للخوارزمية.
Reference Key
chen2016journalsensitivity Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Guangzhou Chen, Lifeng Jiao, Xinhai Li
Are you one of these authors? Claim your profile
Journal british journal of psychology (london, england : 1953)
Year 2016
DOI
10.1155/2016/9879537
URL
http://dx.doi.org/10.1155/2016/9879537
Keywords
chemistry

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.