作者：谢敏,刘秋明,肖贺,刘述民 单位：水利部南京水利水文自动化研究所 出版：《水利信息化》2020年第05期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSLSW2020050110 DOC编号：DOCSLSW2020050119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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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