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水质pH参数分数阶预测模型优化方法研究

水质pH参数分数阶预测模型优化方法研究

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作者：冯文焕长春工业大学

学位级别：硕士

水质预测需要能准确地预测出水质的发展趋势,为科学决策与制定计划提供有效数据支撑。水质预测模型建模是这些任务顺利实现不可或缺的一项工作。水质预测不确定因素较多,灰色模型擅长不确定系统问题。但整数阶灰色模型比较依赖旧数据,... 详细信息

水质预测需要能准确地预测出水质的发展趋势,为科学决策与制定计划提供有效数据支撑。水质预测模型建模是这些任务顺利实现不可或缺的一项工作。水质预测不确定因素较多,灰色模型擅长不确定系统问题。但整数阶灰色模型比较依赖旧数据,预测效果不好,具有记忆功能的分数阶灰色模型满足新信息优先原理,更适合水质预测。本文主要从模型参数结构优化、智能算法优化、模型与算法复合优化三个方面研究分数阶灰色预测模型中分数阶优化问题,具体研究内容主要如下:第一,基于非等间距随机振荡灰色模型(Non-Equidistant Random Oscillation Grey Model,NEROGM)扰动约束的分数阶优化。针对分数阶通常采用试值法的问题,对离散GM(r,1)(Discrete Grey Model(r,1),DGM(r,1))模型分析和最小化扰动约束,直接求得优化分数阶区间的次优解,缩小区间范围并降低计算量。第二,基于平均相对误差加权的粒子群分数阶优化。粒子群算法以平均相对误差为目标函数寻优时,过早收敛陷入了局部最优解,而后建立平均相对误差加权的目标函数重新寻优,结果满足最优解所在的分数阶区间,解决了陷入局部最优解的问题。第三,分数阶误差修正灰色模型(Fractional order Error correction Grey Model,FEGM)与智能算法复合优化。为了提高模型预测精度,将残差序列建模进行修正,修正效果不佳。对预测序列增加偏移量并使用粒子群算法对分数阶寻优和遗传算法对偏移量寻优,结果表明预测精度有所提高。第四,水质参数预测与报警平台构建。针对河流偷排现象,构建预测与报警平台,将传感器采集的数据通过通信模块传输到上位机中的模型进行预测,并对异常预测数据进行报警,提醒工作人员进行处理,可以有效降低偷排现象。最后,总结全文所做工作,提出今后仍需进一步研究的问题。

关键词：分数阶优化灰色模型水质参数预测粒子群算法遗传算法

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