[发明专利]基于自适应动态规划的湖库蓝藻水华预测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应动态规划的湖库蓝藻水华预测方法，属于蓝藻水华研究与信息科学交叉融合的技术领域。本发明的预测方法将将蓝藻最大生长率、蓝藻最大死亡率、营养盐耗损率与营养盐浓度初值设定为时变参数；而后针对连续型湖库蓝藻生长模型进行离散化，然后通过自适应动态规划算法结合实测数据对时变参数进行辨识，依据优化辨识后的湖库蓝藻生长模型进行水华预测，利用湖库蓝藻水华生长模型输出与外界实测值的偏差反馈来优化实现减小偏差以提高湖库蓝藻水华生长模型预测精度。预测结果表明，本发明所提出湖库蓝藻水华生长模型的时变参数时间序列符合湖库蓝藻水华真实数据的变化趋势，可以为研究者深入研究湖库蓝藻水华演化规律提供支撑。

主权项

1.基于自适应动态规划的湖库蓝藻水华预测方法，其特征在于：包括以下四个步骤，/n步骤一、建立湖库蓝藻生长模型；/n将蓝藻最大生长率、蓝藻最大死亡率、营养盐耗损率与营养盐浓度初值设定为时变参数；而后针对连续型湖库蓝藻生长模型进行离散化，在确定好时变参数的基础上，给出用于时变参数辨识的湖库蓝藻生长模型；/n步骤二、设计用于时变参数辨识的自适应动态规划结构的执行网和评价网；/n步骤三、对湖库蓝藻生长模型进行时变参数辨识；/n在设计好自适应动态规划结构中的执行网、评价网后，对湖库蓝藻生长模型进行时变参数辨识的训练，并最终得到训练好的基于自适应动态规划的湖库蓝藻生长模型；/n步骤四、基于自适应动态规划的湖库蓝藻生长模型进行预测；/n将k时刻构造好的输入向量A_I(k)输入至训练好的执行网中，执行网输出k时刻的控制律u(k)，计算确定出时变参数θ(k)，代入至湖库蓝藻生长模型中，即求得k时刻的叶绿素a浓度预测值Ca(k+1)，从而实现湖库蓝藻水华的预测。/n