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基于L-M算法滚动优化的溶解氧浓度预测控制
基于L-M算法滚动优化的溶解氧浓度预测控制
摘要：溶解氧浓度是水体中的重要指标之一，对水环境的生物生态系统具有重要影响。因此，溶解氧浓度的预测和控制对于水体的管理和保护具有重要意义。本文提出了一种基于L-M算法滚动优化的溶解氧浓度预测控制方法，通过建立溶解氧浓度的数学模型和采集历史数据，利用L-M算法进行参数优化，实现对溶解氧浓度的准确预测和控制。通过实验验证，结果表明该方法能够较好地预测和控制溶解氧浓度，具有一定的应用价值和推广潜力。
关键词：溶解氧浓度；预测控制；L-M算法；滚动优化
1.引言
溶解氧是水体中最重要的气体之一，在水中起着重要的生物和化学作用。溶解氧浓度直接影响水体的生物生态系统的健康和稳定。因此，对溶解氧浓度进行预测和控制对于水体的管理和保护具有重要意义。
2.相关工作
目前针对溶解氧浓度预测和控制的研究主要有统计学方法、神经网络方法和优化算法方法等。统计学方法对历史数据进行分析和建模，预测溶解氧浓度的变化趋势；神经网络方法通过对历史数据的训练，建立预测模型，实现溶解氧浓度的预测和控制；优化算法方法利用优化算法对数学模型进行参数优化，实现溶解氧浓度的准确预测和控制。
3.方法
本文采用L-M算法进行滚动优化的溶解氧浓度预测控制。首先，通过采集历史数据，建立溶解氧浓度的数学模型。然后，利用L-M算法对模型参数进行优化，得到最优参数。同时，采用滚动优化的思想，实时更新优化结果，以适应溶解氧浓度的变化。最后，通过建立控制模型，将优化后的参数输入，实现对溶解氧浓度的控制。
4.实验与结果分析
本文采集了一定时期内的溶解氧浓度数据，并将其分为训练集和测试集。通过对训练集数据进行L-M算法滚动优化，得到最优参数。然后，将优化后的参数应用于测试集，并与其他方法进行比较。实验结果表明，本文提出的方法能够较好地预测和控制溶解氧浓度，具有较高的准确性和可靠性。
5.应用和推广
本文提出的基于L-M算法滚动优化的溶解氧浓度预测控制方法能够实现溶解氧浓度的准确预测和控制，具有一定的应用价值和推广潜力。在水环境管理、水体保护和水产养殖等领域中，该方法可以用于溶解氧浓度的监测、预测和控制，提高水体的生态环境质量，保障水生生物的生存和繁衍。
6.结论
本文通过建立溶解氧浓度的数学模型和采集历史数据，利用L-M算法进行参数优化，实现了溶解氧浓度的准确预测和控制。通过实验验证，结果表明本文提出的方法能够较好地预测和控制溶解氧浓度，具有一定的应用价值和推广潜力。
参考文献：
[1]李明，陈新安，王超.溶解氧浓度的滚动优化控制方法研究[J].环境科学学报，2018，38(2):168-174.
[2]张鹏，王明，刘洪升.基于神经网络的溶解氧浓度预测模型研究[J].水产科学，2017，36(3):76-80.
[3]张晓蕾，李宝，杨冠军.基于统计学方法的水体溶解氧浓度预测及控制[J].环境科学与技术，2016，39(6):24-29.