| 改进的人工鱼群算法在水质参数识别中的应用 |
| |
| 引用本文： | 陈广洲,徐晓春,汪家权,胡淑恒.改进的人工鱼群算法在水质参数识别中的应用[J].水力发电学报,2010,29(2). |
| |
| 作者姓名： | 陈广洲 徐晓春 汪家权 胡淑恒 |
| |
| 作者单位： | 1. 安徽建筑工业学院,环境工程系,合肥,230022;合肥工业大学,资源与环境工程学院,合肥,230009
2. 合肥工业大学,资源与环境工程学院,合肥,230009 |
| |
| 基金项目： | 安徽省高等学校优秀青年人才基金项目(2010QRL090); 安徽省高校自然科学基金项目(KJ2010B48) |
| |
| 摘 要： | 水质参数是建立河流水质数学模型、预报河流水质状态变化的基本数据.因此,准确估计模型参数具有重要意义.通过构造目标函数使模拟结果与已知值之间误差达到最小,从而将此参数估计问题转化为一个参数优化问题进行求解.结合水质模型参数优化的特点,将具有收敛速度快、全局优化能力强的新型智能算法-改进的人工鱼群算法应用于该优化问题求解.通过进行多组参数组合实验,结果表明:当参数变化范围较小时,改进的人工鱼群算法在求解上述问题上具有较好的适用性和有效性,可以获得较为精确的结果;但随着参数变化范围的不断扩大,该算法的搜索效率和精度有所下降.关于算法参数的设置,如何解决算法受参数变化范围的影响问题都是需要进一步研究的问题.
|
| 关 键 词： | 参数识别 水质模型 人工鱼群算法 自适应策略 全局优化 |
Application of a modified artificial fish swarm algorithm to identification of water quality parameters |
| |
| CHEN Guangzhou
,
XU Xiaochun
,
WANG Jiaquan
,
HU Shuheng.Application of a modified artificial fish swarm algorithm to identification of water quality parameters[J].Journal of Hydroelectric Engineering,2010,29(2). |
| |
| Authors: | CHEN Guangzhou XU Xiaochun WANG Jiaquan HU Shuheng |
| |
| Affiliation: | CHEN Guangzhou1,2,XU Xiaochun2,WANG Jiaquan2,HU Shuheng2 (1. Department of Environmental Engineering,Anhui Institute of Architecture , Industry,Hefei 230022,2. School of Resources , Environmental Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009) |
| |
| Abstract: | Water quality parameters are primary to the modeling and forecast of river water quality,and an accurate estimation is crucial. Parameter identification can be transformed into a parameter optimization problem by constructing objective function that minimizes simulation errors. To solve the optimization problem, this paper improves the basic artificial fish swarm algorithm by using some strategies. Testing many sets of water quality parameters shows that the new algorithm is fast in convergence and better i... |
| |
| Keywords: | parameter identification water quality model artificial fish swarm algorithm adaptive strategy global optimization |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
