BOD-DO水质模型多参数反演的遗传算法

给出了利用遗传算法求解河流水质BOD-DO模型参数反演的一种新方法,该方法把参数反演问题转化为优化问题用遗传算法求解,其特点在于:从多个初始点开始寻优,并借助交叉、变异算子来获得水质参数的全局最优解。模拟结果表明,该方法具有精度高,收敛速度快且易于计算机实现等特点。     

基于实码遗传算法的河流水质模型的参数估计

针对理想条件下采用解析法往往导致水质参数估计较大误差的问题,以及针对含有多参数的二维水质模型的参数估计问题,具体介绍了采用有限单元法和实码遗传算法求解二维水质模型未知参数的基本步骤,对水质参数(包括纵向、横向弥散系数和衰减系数)分别进行编码,通过计算机模拟浓度输出,并与实测值比较从而得出最优的水质参数估计值．算例表明,采用有限单元法-遗传算法估计河流水质模型的参数是可行的．     

基于多维参数估计的河流水质数学模型研究

河流水质数学模型的建立可以为河流中污染物排放与河水水质提供定量关系.通过对河流的参数同时估值,该方法的优点是从模型的整体出发,计算模型中的参数,从而大大提高了所选模型的可靠性.     

南淝河水质S-P模型参数K1、K2的估值

对南淝河河流水质S-P模型中碳化BOD衰减系数K1和大气复氧系数K2分段进行了估值.根据实验测定数据,用最小二乘法、图解法和两点法等3种方法对K1进行了估值,应用公式估算法对K2进行了估值,并对估值的结果与南淝河的有机污染状况进行了对比和分析,从而为模型提供准确的参数值,也为南淝河的水污染控制和水质规划提供有益的借鉴.     

正交优化法应用于水质模型参数估值的研究

把正交优化法应用于水质模型参数估值研究，给出正交优化法的算法，将正交优化法与最速下降法等３种常用方法进行比较和讨论，将正交优化方法应用于佛山汾江河ＢＯＤ－ＤＯ水质模型参数估值，取得满意结果。研究结果表明正交优化法是一种适用于水质模型参数估值的快速有效的方法，参数愈多，其优点愈显著。     

高非线性水质模型参数最优化估值的改进遗传算法实现

遗传算法是一种具有全局搜索功能的进化算法,对解决水质模型参数最优化估值问题针对性强,但该算法存在着局部早熟收敛和收敛速度慢两个不足,因此目前在水质模型参数优化中的应用主要以具有解析解形式的简单模型为主,解决多维非线性度高的综合水质模型参数最优化问题效果不佳.本文在标准遗传算法(SGA)的基础上,建立改进的实编码混合遗传算法(IRHGA),通过设定目标函数最大控制因子,运用SA算法拉伸适应度值,串行混合单纯形直接搜索算法三项主要改进措施,达到改善算法在非线性响应曲面陡峭峰谷间搜索时,不丢失最优解空间和后期有效分辨最优适应度的效果.以测试函数Rastrigin为验证,得到了已知的最优结果.最后,以高非线性水质模型的参数优化估值问题为实例进行验证,结果表明,针对非线性度高的陡峭曲面搜索,具有避免局部早熟收敛的优点.优化搜索过程中,各搜索个体全局均匀分布,对有可能被陡峭峰谷掩盖的最优点位置都能进行搜索,并且,在搜索后期接近最优点附近时,搜索分辨率高,速度比改进前更快.优化后的水质参数代入模型中,模拟所得结果与给定的实测值间误差更小,实现了高维复杂水质模型多参数的同时优化功能.该算法对其他非线性优化问题同样具有较好的适用性.     

河流水质预测的有限差分模型的修正解

及时准确地了解河流水质状况能更好地对河流水体污染进行控制和治理.利用一维水质模型来近似模拟河水的水质状态.采用有限差分法对模型进行求解,并在求解的过程中对有限差分模型的截断误差进行修正.通过解析解与没有修正的差分解进行对比,结果表明,没有修正的截断误差是不能忽略的.该研究为河流水质污染的防治和预测提供了一种依据.     

河流污染二维水质模型研究及RMA4模型概述

介绍二维水质模型常用的模拟手段、建模求解步骤的要点难点,并在此基础上对RMA4水质模型的特点进行详细归纳和分析,最后探讨河流水质模型的未来发展趋势,从而为建立二维河流水质模型进行水质模拟提供一定的思路和依据.     

河流水质模拟问题的探讨

根据研究对象的不同特点选用相应的理论及方法建立恰当的数学模型是河流水质模拟研究的关键所在。文章针对河流水质数学模型的空间维数的确定、参数估计、模型求解的计算方法和常用水质模型软件这几个建模求解的要点、难点问题,结合现有研究成果,就各自优缺点及适用范围进行了详细的对比、分析和归纳,并从模拟内容和模拟方法进展方面探讨了今后的发展趋势,从而为建立、应用河流水质数学模型进行水质模拟提供思路和依据。     

地下水补给影响下的河流水质模糊模拟对环境空气质量治理的认识和思考

河流水环境系统是一个具有模糊性、不精确性和随机性特征的复杂大系统,因此,可以借助模糊技术进行定量化模拟,本文采用三角模糊数来描述和表征河流水文、水质及水文地质参数。并进一步在根据三角模糊数的现有理论,建立了基于地下水补给影响的一维稳态河流水质模糊模拟模型。计算采用三角模糊数基本原理中相关公式以及Darcy公式等进行运算,得到了各控制断面模糊数形式的污染物浓度值,并将其与确定性模型计算结果进行对比分析。     

往复流条件下灯浮标回旋运动的参数估计

为了分析往复流条件下的灯浮标回旋运动规律,先提出以回旋中心和回旋半径作为定量描述灯浮标回旋运动的参数,然后提出基于核密度的参数估计模型.实验结果表明:在往复流条件下回旋半径参数估计值的波动周期与往复流的周期具有统计上的一致性,参数估计值有效.为了定量描述往复流条件下灯浮标安全领域对航道的占用程度,进而优化灯浮标配布,提...     

基于遗传算法的项目反应理论3PLM参数估计

对MT中3PLM的参数估计问题，用传统的统计估计方法解决得并不令人满意，该文应用加速遗传算法解决这一问题，这一方法克服了传统参数估计算法中对迭代初值要求严格的缺点．蒙特卡洛模拟结果显示，新的估计方法提高了估计值对真值的恢复能力，特别是提高了难度和猜测度参数估计的精度．     

改进的AGA在河流水质模型参数优化中的应用

河流水质模型一般具有非线性、非凸等不规则特点 ,若能找到一种优化方法平衡各参数的相对重要性 ,并能使其达到足够的精度 ,这是合理运用水质模型的关键。文章提出通过设置断点对 AGA加以改进 (称改进的 AGA) ,并成功地应用于多参数多宾斯 BOD-DO河流水质模型参数优化中 ,表明设置断点的有效性     

遗传规划在离散动态系统建模中的应用

在系统结构信息缺乏的情况下，要确立离散动态系统的动态方程组非常困难。利用遗传规划(GP)融合系统结构估计与参数估计的特点，阐明GP在离散动态系统建模中的具体运用，并提出一种利用误差估计进行模型评价的方法。用Lotka-Volterra公式演化的数据对该建模方法进行了实证研究，结果表明遗传规划在离散动态系统建模中是有效的。     

一种基于遗传算法的新时延估计方法

提出了一种新的时延估计方法,通过采用FIR滤波器模型并结合遗传算法解决了代价函数复杂计算量下的高效全局优化．算法利用最小二乘法准则,推导得到优化目标函数,并将时延,滤波器系数列入到参数估计模型中,继而将目标函数作为适应度函数,将时延,滤波器系数作为决策变量,应用遗传算法进行全局优化．通过仿真实验表明,本文不仅在滤波器长度比较短的情况下获得最优的时延估计,而且大大地减少了计算量,提高了稳健性．     

基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计

通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法（SGA）和粒子群优化算法（SPS0）进行比较。研究结果表明：本文得到的平均相对误差为5．62％,比SGA和SPSO分别低1．08％和0．50％。     

城区环境宜居性关键影响因素的系统动力学模型

以系统动力学理论为基础并综合利用系统分析的方法，针对影响城区宜居环境质量的绿化率、交通便宜度、居民素质水平、医疗技术水平和商业服务质量等关键影响因素构建系统动力学模型，并利用参数估计的方法对所构建的模型进行一致性与有效性检验．检验结果证明了所构建模型的有效性和实用性，为确定城区宜居环境仿真算法和开发仿真系统做准备．