改进的S-P模型的参数识别与对比研究

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本文概述了水质模型研究及其在水环境预测方面的应用,运用多种算法进行参数预测和数值模拟,达到了比较理想的效果。本文重点研究了水质模拟与水质规划中基于Dobbins BOD-DO 耦合模型的Frechet 导数正则化参数识别法进行估计,进行水质参数辨识问题是提高水质模拟的精度的核心问题。但基本上是确定目标函数后通过优选技术确定水质参数,本文给出了多宾斯——坎普模型和奥康纳模型的改进与应用研究,对于FR 算法给出了运算实例证明了其有效性,同时对于上述两种模型运用同一数据进行对比得出了优化选择结论。同时对于FR 算法是将偏微分方程中的反问题算法应用到水质预测中,与传统的参数算法有显著差异,为水环境的预测及参数识别提供了一种方法和数据结论。
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