【摘 要】
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光催化去除水中污染物的研究通常得到的是小样本的离散数据,利用拟一级动力学模型对实验结果进行模拟和分析,有时拟合效果较差,且无法用于数据预测。本研究在离散灰色预测模型(DGM(1,1))的基础上,考虑数据的非线性特征并结合等维信息替代思想建立了非线性动态离散灰色模型(EDGM(1,1,α)),利用该模型对三元复合材料Bi/BiOCl/Au光催化去除四环素实验所得数据进行了预测,其平均相对误差和拟合度数据显示:相比于DGM(1,1)等3种模型,EDGM(1,1,α)模型对光催化实验数据具有良好的预测水平,与实
【机 构】
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华北电力大学数理学院,华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力大学资源环境系统优化教育部重点实验室
【基金项目】
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科技部重大研发计划(2018YFC1900105,2017YFA0207002),中央高校基本科研业务费专项资金(2019MS040)。
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光催化去除水中污染物的研究通常得到的是小样本的离散数据,利用拟一级动力学模型对实验结果进行模拟和分析,有时拟合效果较差,且无法用于数据预测。本研究在离散灰色预测模型(DGM(1,1))的基础上,考虑数据的非线性特征并结合等维信息替代思想建立了非线性动态离散灰色模型(EDGM(1,1,α)),利用该模型对三元复合材料Bi/BiOCl/Au光催化去除四环素实验所得数据进行了预测,其平均相对误差和拟合度数据显示:相比于DGM(1,1)等3种模型,EDGM(1,1,α)模型对光催化实验数据具有良好的预测水平,与实
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