Stochastic longshore current dynamics

ما یک معیار جدید از کاربرد مدل های تصادفی از فرآیندهای پیچیده را معرفی می کنیم، که ما آن را یکسان بودن حساسیت می نامیم. یک مدل با ثبات ضعیف حساسیت نیاز به تعدیل زیادی از پارامترها دارد و طیف بسیار محدودی از پارامترهای واقع گرایانه را به دنبال دارد که منجر به نتایج متناسب با طیف معقول نتایج فیزیکی می شود. ما این پارامتر را به پارامترهای تصادفی ما اعمال می کنیم و نشان می دهیم که از دست دادن اطمینان ذاتی در مدل به دلیل ماهیت تصادفی آن، همگام سازی حساسیت حاصل از مدل جبران می شود. به طور خاص، مدل تصادفی هنوز حساسیت رو به جلو از مدل قطعی را حفظ می کند و از این رو محدودیت های ساختاری / فیزیکی را مورد توجه قرار می دهد، اما طیف گسترده ای از پارامترها را قادر می سازد که نتایج را مطابق با داده های زمینه مورد استفاده در ارزیابی مدل قرار دهند. این منجر به طیف گسترده ای از کاربرد مدل می شود. ما نشان می دهد که در بستر سنجش داده ها پارامتر تصادفی جریان های طولانی مدت نتایج خوبی در دست گرفتن آمار مشاهدات است که در تنظیم مدل استفاده نشده است.