随机噪声干扰下水质模型参数的鲁棒估计方法

摘要：

本文采用Dobbins-BOD-DO水质模型,用仿真试验模拟了随机噪声干扰对河流水质模型参数估计的影响.试验表明,最小二乘(LS)估计方法关于有色噪声和较高水平白噪声干扰不具鲁棒性,噪声干扰使估计参数漂离系统真实参数.为了克服随机噪声对河流水质模型参数估计的干扰,提出了一种水质模型参数的鲁棒估计方法,即基于M-估计的信赖域算法.通过对比试验和计算表明,M-估计对于有色噪声和白噪声干扰具有鲁棒性,无论是没有扰动情况还是有各种水平各种噪声类型的干扰情况,该方法能稳健可靠地搜索到真实值,且在估值精度、收敛性、抗噪性和鲁棒性方面均优于最小二乘(LS)估计方法.

关键词：M-估计、信赖域算法、水质模型、水质参数、有色噪声、白噪声

所属期刊栏目：37

分类号：TV1(水利工程基础科学)

资助基金：科技部国际科技合作项目03WHY1001

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：687-693