【摘 要】
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由于环境等因素影响,用于测量水位的超声波、雷达式等非接触式水位计存在一定的测量误差,更换高精度设备会增加成本,为解决测量误差,提出基于机器学习的水位计校准算法。该算
【机 构】
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江西省防汛（水利）信息中心,江西理工大学软件工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61761021),江西省水利厅科技课题(202022YBKT01),江西省自然科学基金面上项目(20181bab202018),江西省文化艺术科学规划项目(YG2018042),国家级创新创业项目(201910407039)
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由于环境等因素影响,用于测量水位的超声波、雷达式等非接触式水位计存在一定的测量误差,更换高精度设备会增加成本,为解决测量误差,提出基于机器学习的水位计校准算法。该算法融合测量误差产生的环境因素,采用迭代Boosting学习算法,构建Adaboost的单层决策树模型,采用误差辗转递送的强学习算法对测量误差进行校准。算法仿真结果显示,校准结果可以很好地拟合标准设备测量值,校准算法不仅克服更换设备带来的成本,还将传统的仪器校准迁移至后端软件层面,为解决非接触式水位计校准提供新手段。
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