[发明专利]一种污水流量变化模式辨识的MCMC方法

摘要

本发明公开了一种污水流量变化模式辨识的MCMC方法，通过先验知识建立模型并对模型进行优化，再在模型的基础上运用MCMC算法进行模型参数的寻优过程，取得模型待估参数及模型参数后验分布，再利用所获得的模型参数后验分布，对污水流量变化模式模型的不确定性进行分析，为污水流量预测和污水模型不确定性分析提供参考依据。本发明不仅能够获得模型参数估计值，而且能够获得模型参数的后验分布，据此可以预测模型参数不确定性对识别结果的影响。

主权项

1.一种污水流量变化模式辨识的MCMC方法，其特征在于，包括如下步骤：1）根据先验知识确定模型的初步形式，设定污水流量序列的变化模式可表述为如下形式：其中：t为时间变量；为待定系数，当样本数目很大时，可选用相对的时间单位，即有：其中：N为样本数目；τ为采样间隔；2）模型形式优化，应用逐步回归分析法，在不显著增加模型误差的前提下，尽量减少模型参数个数的原则下对上述模型初步形式进行优化，最终确定的模型形式如下：其中包括8个待估参数k1、k2、k3、k4、k5、k6、k7和k8，时间项采用1）中公式进行规格化；3）运用MCMC进行模型参数寻优:对模型参数进行取样，运用MCMC算法对这些参数进行迭代运算，为了保证Markov链获得收敛的稳定分布，设定MCMC算法迭代次数，并将前半部分取样作为Burn-in（过渡阶段）予以舍弃，以后半部分取样作为模型参数估计的依据，经过调整使Markov链实现收敛，达到稳定状态，经过MCMC运算，获得模型待估参数：均值、标准差及Geweke指数的统计特性，最终获得的模型参数后验分布。4）根据所获得的模型参数的后验分布进行参数取样，将抽取的样本依次输入到污水流量变化模式模型中以预测模型参数不确定性对污水流量变化模式识别结果的影响。