一种融合专家知识和监测数据的水质预测模型

为了解决目前水质预测中未考虑局部无知性这一问题,提出一种基于幂集置信规则库(Belief rule base with power set,PBRB)的水质预测模型。该模型能够有效融合专家知识与定量数据,并能在描述多种不确定性的同时,将传统的辨识框架扩展到幂集,使其能够很好地表达无知性从而提高水质预测精度。此外,利用协方差矩阵自适应进化策略(Covariance matrix adaptive evolution strategy,CMA-ES)算法对PBRB模型进行优化。仿真结果表明:PBRB模型能准确预测一段时间内水质变化趋势,预测精度高于其他传统方法。