Experimentelle statistische Modellbildung des Sauerstoffgehaltes der Elbe mit Hilfe eines adaptiven Schätzverfahrens

摘要

AbstractAuf der Grundlage experimentell gewonnener Daten verschiedener Pegel der Elbe werden mit Hilfe der normalen Regression und eines adaptiven Parameterschätzverfahrens (rekursive Regression) statische Modelle des Sauerstoffgehaltes an den Pegeln und damit entlang der ausgewählten Fließstrecke gebildet. Dabei erweisen sich beide Schätzverfahren bezüglich der Nachbildung der realen Ausgangsgröße als nahezu gleichwertig, doch ist durch das adaptive Schätzverfahren eine exaktere Einschätzung der Parameteränderungen bezüglich der Zielgröße möglich, womit eine aktuellere Vorhersage der Sauerstoffverhältnisse bei stationären Bedingungen realisi