基于限定记忆模式的GM-RBF水质在线软测量技术研究

• 作者: 周鑫隆 孟雅丹 毛静 沈楠 翟伟 董贺
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 限定记忆 GM-RBF组合模型 在线软测量 水质预测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 环境质量评价与环境监测
• 页码范围: 108-113
• 页数: 6页
• 分类号: X832|X84
• 字数: 4972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2017.03.019

摘要

针对现阶段水质监测中存在的水质变化响应滞后问题,提出一种限定记忆模式的GM-RBF水质在线软测量技术.该技术以软测量的基本思想为基础,通过引入基于记忆代数的代谢因子,变一维水质指标变量为多维“辅助变量”和“主导变量”,并嵌入限定记忆控制项来防止陈旧信息引起的数据饱和,从而构建出动态建模数据集,最后利用GM-RBF组合模型实现了水质指标参数的多维非线性在线测量.实例验证中成功地对太湖流域沙渚断面水质进行了在线仿真测量,得出该断面水质在2015年呈现出先下降、再上下波动、后急速上升的变化趋势,其预测结果与实际情况基本相符;限定记忆模式下的GM-RBF水质在线软测量组合模型的预测误差MAE、MAPE、RMSE和RRMSE分别为0.203 7、0.020 5、0.251 1和0.033 9,与单一GM模型和RBF模型相比,该组合模型体现出离散性小、变化趋势与实测数据高度吻合的特点,兼具了GM模型和RBF模型的双重特性,且非线性拟合能力和泛化性能都得到了大大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟伟	宁波工程学院安全工程学院	3	5	1.0	2.0
2	毛静	宁波工程学院安全工程学院	3	5	1.0	2.0
3	孟雅丹	宁波工程学院安全工程学院	5	7	1.0	2.0
4	周鑫隆	宁波工程学院安全工程学院	7	20	3.0	4.0
8	董贺		1	5	1.0	1.0
9	沈楠	宁波工程学院安全工程学院	1	5	1.0	1.0