確定河流水質(zhì)參數(shù)的單純形-混沌優(yōu)化算法研究.pdf

1、河流水質(zhì)參數(shù)是研究河流水質(zhì)狀態(tài)變化建模時的重要數(shù)據(jù),也是預(yù)報河流水質(zhì)變化的重要依據(jù)。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(zhì)模型的解析解為基礎(chǔ),利用數(shù)學優(yōu)化算法對其優(yōu)化,是獲得水質(zhì)參數(shù)的主要方法之一。
　　本文主要針對一維河流水質(zhì)模型和二維河流水質(zhì)模型中所呈現(xiàn)的非線性較強的、難于求解的多參數(shù)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(yīng)用于識別一維河流水質(zhì)模型和二維河流水質(zhì)模型。然

2、后根據(jù)數(shù)值實驗所得的結(jié)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(gòu)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(jié)合后的算法應(yīng)用于求解一維河流水質(zhì)參數(shù),通過計算所得結(jié)果與實際結(jié)果的對比分析,驗證了該算法在求解一維河流水質(zhì)參數(shù)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(shù)和單純形迭代次數(shù)的

3、關(guān)系,給出了混沌序列和粗搜索次數(shù)的建議值;待估參數(shù)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(jié)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(zhì)參數(shù)時所存在的不足;
　　3、將結(jié)合后的算法應(yīng)用于求解二維河流水質(zhì)參數(shù),通過計算所得結(jié)果與實際結(jié)果的對比分析,驗證了該算法在求解二維河流水質(zhì)參數(shù)時的可行性;然后討論了解決此問題時混沌序