时滞不确定BOD-DO水质模型研究

摘要：

不确定水质模型研究是提高和认识水环境中各种不确定性因素常用的手段,目前水质不确定模型主要是增加一个外部观测量,通过对观测结果的回归分析或滤波来分析不确定性因素的影响,本文将神经网络内嵌到水质模型中,从模型内部感知各种不确定性因素的变化,提高模型预测精度,丰富了不确定性水质模型研究内容.

关键词：时滞、BOD-DO 模型、神经网络、遗传算法、水质模型

所属期刊栏目：25

分类号：N945.12;TP273(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60574052;广东省自然科学基金资助项目05001820;广东省科技计划资助项目2005B33301008

在线出版日期：2008-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：66-69