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申请/专利权人：杭州声贝软件技术有限公司
摘要：本发明提出了基于Q‑learning的流速估计优化方法及其应用，包括建立当前分层流速前后时刻间的状态变换模型和H‑ADCP对当前分层流速测量方程模型，以Δφk、ΔHk、Qk、Rk作为四元数，通过四维网格Q‑learning方法确定每一时刻最合适的过程噪声方差参数和测量噪声方差参数，以及状态方程未建模参数和测量方程未建模参数。根据每一时刻最合适的过程噪声方差参数和测量噪声方差参数，以及状态方程未建模参数和测量方程未建模参数，计算出各自时刻的分层流速最终估计值。本发明可提升最终估计精度。
主权项：1.基于Q-learning的流速估计优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S00、分别建立当前分层流速前后时刻间的状态变换模型和H-ADCP对当前分层流速测量方程模型；S10、以状态变换模型的状态方程未建模参数、测量方程模型的测量方程未建模参数、状态变换模型的过程噪声方差、测量方程模型的测量噪声方差作为四元数整体；S20、通过四维网格Q-learning方法确定每一时刻最合适的过程噪声方差参数和测量噪声方差参数，以及状态方程未建模参数和测量方程未建模参数；S30、根据每一时刻最合适的过程噪声方差参数和测量噪声方差参数，以及状态方程未建模参数和测量方程未建模参数，计算出各自时刻的分层流速最终估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州声贝软件技术有限公司 基于Q-learning的流速估计优化方法及其应用
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