人工魚群與差分進化混合優(yōu)化算法在水質模擬預測中的應用.pdf

1、水質模擬預測在水資源利用、水環(huán)境治理、水域調度中起著越來越重要的作用。機理性水質模型參數(shù)估值是進行水質模擬預測關鍵而重要的步驟，但水質模型參數(shù)估值通常比較困難。鑒于此，本文將人工魚群與差分進化混合優(yōu)化算法用于機理性水質模型參數(shù)估值，取得了較高的精度；針對非機理水質模型的建模，本文構建了人工魚群與差分進化混合優(yōu)化最小二乘支持向量機(LS-SVM)水質“黑箱”模型，在模擬預測中取得了較小的誤差。
　　 本文的主要工作和創(chuàng)新點如下：<

2、br>　　 (1)將人工魚群算法與差分進化算法進行了有機結合得到新的混合優(yōu)化算法，其中人工魚群算法用于全局尋優(yōu)，差分進化算法用于局部精細尋優(yōu)。
　　 (2)提出了人工魚群與差分進化混合優(yōu)化算法用于機理性水質模型參數(shù)估值方法，分別對一維均勻河流水質模型、托馬斯BOD-DO水質模型進行了應用研究.該方法計算簡便，精確度高，并且具有快速的收斂性能及良好的魯棒性，測試結果表明了此方法可行且有效。
　　 (3)選用了最小二乘支持