【摘 要】
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参数识别是数学模型应用的前提,本文对非线性环境模型常用的3种参数识别方法进行了比较分析.优化方法是出现最早、应用最广泛的参数识别方法之一.但在观测误差存在的情况下,
【机 构】
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清华大学环境科学与工程系,沈阳航空工业学院
【基金项目】
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国家环保总局资助项目，面向21世纪教育振兴行动计划(985计划)
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参数识别是数学模型应用的前提,本文对非线性环境模型常用的3种参数识别方法进行了比较分析.优化方法是出现最早、应用最广泛的参数识别方法之一.但在观测误差存在的情况下,采用优化方法识别的最优参数进行模型预测,存在很大的决策风险.考虑到这种不足,RSA方法和GLUE方法摒弃了识别单一最优参数的传统思维,而把识别参数扩大到多点组成的参数集.RSA方法与GLUE方法不同的是,RSA方法把可行的参数点看成是同等接受的,而GLUE方法则根据模拟值与实测值的差别,确定其似然度,代表参数的可信度水平.除参数识别以外,RSA
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