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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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
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