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根据长江次级河流临江河回水段的实际情况,建立一维水质模型,模型中的各变化项采用有限差分法(FDM)进行离散,以回水段水体中COD和NH3-N的实测资料为基础,利用自适应遗传算法(AGA)对2种污染物的纵向离散系数及一级降解系数进行反演计算,得出回水段COD和NH3-N的纵向离散系数分别为0.5227,0.5196km2/h,一级降解系数分别为0.0342,0.0367h-1;计算值与实测值吻合较好,表明FDM-AGA方法能较好地运用于次级河流回水段水质模型的多参数识别. 相似文献
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综合水质模型参数识别研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对综合水质模型参数众多,难以同时估算的特点,介绍了二种参数优化方法,分别为:基因法,罗森布瑞克法和单纯形法,在分析了每种方法特点的基础上,结合具体实例进行比较验证,最后提出先进行模型参数灵敏度分析,再选用基因法对灵敏度高的参数进行优选,将优选结果作为罗森布瑞克法和单纯形法初始值,并进一步优选的设计思路。 相似文献
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变尺度混沌-遗传算法在复杂河流水质模型参数优化中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
将变尺度混沌-遗传算法(MSCGA)应用于复杂河流水质模型参数优化.采用湘江衡阳段水质监测资料,以二维河流水质数学模型反演结果的均方误差为适应度函数,估计横向扩散系数Dx、纵向弥散系数Dy和污染物衰减系数κ.数值实验结果表明,MSCGA寻优过程具有明显的分级特征,级级收敛;在同样的条件下,MSCGA的收敛速度较快,为遗传算法(GA)的1.36倍;同时,MSCGA克服了GA早熟收敛的问题,其最优适应度函数值为7.6×10-4,而GA的最优适应度函数值9.6×10-4.将MSCGA应用于研究河段,求得Dx、Dy分别为0.1335、0.0011,BOD5、As、Cr的衰减系数κ分别为0.0229、0.0100、0.0107. 相似文献
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HSY算法在水质模型参数识别中的应用探讨 总被引:11,自引:0,他引:11
参数识别是水质模拟中的技术核心,数据稀缺是水质模型经常面临的问题。采用HSY算法可求得模型参数的分布,而不再是一个单一的最优参数,从而在一定程度上避免了由于“最优”参数失真带来的决策风险,本文以南水北调一期工为例,讨论了在稀疏数据条件下如何应用HSY算法识别CSTR水质模型的参数,并对识别的模型参数进行了检验。模型检验采取了2种方法:分别用动态和稳态计算方法得出的参数进行比较;用模拟结果分布于实测值进行比较。结果表明,HSY算法为稀疏数据条件下进行识别、建立数学模型提供了一条有效的途径。 相似文献
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基于贝叶斯优化的三维水动力-水质模型参数估值方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着水质目标管理要求的提升,基于复杂的三维水动力-水质模型的决策成为流域精准治理的必需.水质模型通常具有复杂的结构,包含大量的方程和参数,而参数取值的准确性会影响模型对水体系统表征的可靠性,进而影响根据模型结果进行水环境管理的效果,因此,有必要探究适用于复杂水质模型的高效参数估值方法.传统的自动参数估值方法应用于复杂的水质模型时会面临计算瓶颈,而贝叶斯优化适用于高运算成本模型的优化问题.本研究提出基于贝叶斯优化的复杂水质模型参数估值方法,主要包括:①重要影响参数识别;②重要参数敏感性排序与筛选;③采用贝叶斯优化对筛选出的参数进行估值;④方法的适用性评估.同时,将该方法应用于云南异龙湖的三维水动力-水质模型的参数估值中,发现进行参数估值后模型lg(NSE)均大于0.65,表明模型达到了满意的级别.研究表明,当贝叶斯优化算法的采集函数为EI时,仅需要141次迭代lg(NSE)即可达到0.766,该方法对复杂水质模型的参数估值具有一定的借鉴意义. 相似文献
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基于无人机多光谱影像和OPT-MPP算法的水质参数反演 总被引:2,自引:1,他引:1
无人机多光谱遥感可用于监测多个水质参数,如悬浮物、浊度、总磷和叶绿素等,建立稳定和准确的水质参数反演模型是开展这一工作的前提.matching pixel-by-pixel(MPP)算法是一种针对无人机影像高分辨率特点的反演算法,但其存在运算量过大和过拟合的问题,基于此,提出optimize-MPP(OPT-MPP)算法,以克服运算量过大和过拟合的问题.本研究以浙江省杭州市青山湖作为研究区域,采集45个样本,分别构建悬浮物浓度(SS)与浊度(TU)的OPT-MPP算法反演模型.结果表明,最佳悬浮物反演模型的决定系数R2达到0.787 0,综合误差为0.130 8;最佳浊度反演模型的决定系数R2达到0.804 3,综合误差为0.150 3.最后利用分别建立的两个参数的最优模型,实现青山湖各实验区域的水质参数空间分布信息的反演. 相似文献