观测误差对非线性环境模型参数识别的影响

采用SCE-UA方法和RSA方法，比较了在不同的观测误差条件下，优化方法和不确定性分析方法对于非线性模型参数识别的影响。分析表明，RSA方法是在具有观测误差的数据条件下进行参数识别的一种有效手段。同时，通过比较分析，发现RSA方法预测的浓度平均值和概率最大值与“真实值”并不完全一致。因此，在使用RSA方法时，应该充分考虑预测区间，以降低决策风险。