观测误差对非线性环境模型参数识别的影响

采用SCE-UA方法和RSA方法,比较了在不同的观测误差条件下,优化方法和不确定性分析方法对于非线性模型参数识别的影响.分析表明,RSA方法是在具有观测误差的数据条件下进行参数识别的一种有效手段.同时,通过比较分析,发现RSA方法预测的浓度平均值和概率最大值与“真实值”并不完全一致.因此,在使用RSA方法时,应该充分考虑预测区间,以降低决策风险.