[发明专利]一种通过多目标不确定性分析进行湖泊水质模型预测的方法

摘要

本发明公开了一种通过多目标不确定性分析进行湖泊水质模型预测的方法，包括以下步骤：(1)确定进行水质预测的模型及其参数；(2)确定模型参数的取值范围及分布特征；(3)确定进行参数不确定性分析的多个目标函数；(4)确定对应情况下目标函数的取值；(5)比较获得目标函数下的帕累托集对应的占优参数集；(6)进行双参数不确定性分析：(7)利用核函数估计并画出每一个参数在占优集中的密度分布，概率密度最高处对应的取值即为模型参数率定结果；(8)搜集预测所需边界条件和率定的参数一起代入模型，进行水质预测。本发明能够同时给定水质模型参数的不确定性及参数率定，并进行预测，能够极大的节省模型运用所需要的时间，为湖泊水质管理提供参考信息和依据。

主权项

1.一种通过多目标不确定性分析进行湖泊水质模型预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)搜集所要预测水质的湖泊及其边界河流的监测数据，确定进行水质预测的模型及其模型参数；(2)确定模型参数的取值范围及分布特征，并在取值范围内按照各自的分布特征抽取m组参数取值，m大于或等于10000；(3)确定进行模型参数不确定性分析的n个目标函数，n大于或等于2；(4)将m组模型参数的取值、边界河流的监测数据及湖泊本身的监测数据代入水质模型进行计算，确定目标函数的m组取值；(5)比较获得目标函数下的帕累托集对应的占优参数集，参数占优集中的参数组个数d不小于500；若d小于500则增大步骤(2)中抽取的参数组个数m，并重复执行步骤(2)‑(4)；(6)画出占优参数集的双参数的联合概率密度函数，进行双参数不确定性分析；(7)利用核函数估计并画出每一个参数在占优集中的概率密度分布，概率密度最高处对应的取值作为模型参数率定结果；(8)搜集预测所需边界河流的监测数据和已经率定的模型参数一起代入水质模型，进行水质预测。