| 基于限定记忆模式的GM-RBF水质在线软测量技术研究 |
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| 引用本文： | 周鑫隆,董贺,沈楠,毛静,翟伟,孟雅丹.基于限定记忆模式的GM-RBF水质在线软测量技术研究[J].安全与环境工程,2017,24(3). |
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| 作者姓名： | 周鑫隆 董贺 沈楠 毛静 翟伟 孟雅丹 |
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| 作者单位： | 1. 宁波工程学院安全工程学院,浙江宁波315016;宁波工程学院材料与化学工程学院,浙江宁波315016;2. 煤炭科工沈阳研究院有限公司,辽宁沈阳,110016;3. 宁波工程学院安全工程学院,浙江宁波,315016 |
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| 基金项目： | 宁波工程学院校级科研项目 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 限定记忆 GM-RBF组合模型 在线软测量 水质预测 |
Online Soft Water Quality Measuring Model Based on GM-RBF of Limited Memory |
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| ZHOU Xinlong,DONG He,SHEN Nan,MAO Jing,ZHAI Wei,MENG Yadan.Online Soft Water Quality Measuring Model Based on GM-RBF of Limited Memory[J].Safety and Environmental Engineering,2017,24(3). |
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| Authors: | ZHOU Xinlong DONG He SHEN Nan MAO Jing ZHAI Wei MENG Yadan |
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