確定河流水質參數的單純形-混沌優(yōu)化算法研究.pdf

1、河流水質參數是研究河流水質狀態(tài)變化建模時的重要數據,也是預報河流水質變化的重要依據。它對河流的利用、規(guī)劃和環(huán)境評估等都有著十分重要的意義。目前,以河流水質模型的解析解為基礎,利用數學優(yōu)化算法對其優(yōu)化,是獲得水質參數的主要方法之一。
　　本文主要針對一維河流水質模型和二維河流水質模型中所呈現的非線性較強的、難于求解的多參數尋優(yōu)問題,將混沌優(yōu)化算法、單純形算法以及單純形-混沌優(yōu)化算法分別應用于識別一維河流水質模型和二維河流水質模型。然

2、后根據數值實驗所得的結果,討論單純形-混沌優(yōu)化算法在識別上述模型時的優(yōu)點。主要的研究工作如下:
　　1、首先分析了混沌優(yōu)化算法和單純形算法各自的優(yōu)點與存在的不足,進而構造出了具有全局搜索能力強和局部搜索速度快的單純形-混沌優(yōu)化算法;
　　2、將結合后的算法應用于求解一維河流水質參數,通過計算所得結果與實際結果的對比分析,驗證了該算法在求解一維河流水質參數時的可行性;然后討論了解決此問題時混沌序列、粗搜索次數和單純形迭代次數的

3、關系,給出了混沌序列和粗搜索次數的建議值;待估參數的初始取值范圍對單純形-混沌優(yōu)化算法的收斂速度有一定的影響,但不會影響該算法最終的收斂性;最后通過與結合前的兩種算法就收斂率、收斂速度的對比,可知該算法改進了混沌優(yōu)化算法和單純形算法在求解一維河流水質參數時所存在的不足;
　　3、將結合后的算法應用于求解二維河流水質參數,通過計算所得結果與實際結果的對比分析,驗證了該算法在求解二維河流水質參數時的可行性;然后討論了解決此問題時混沌序