確定水質水量模型參數(shù)的單純形-粒子群混合算法研究.pdf

1、水質水量模型參數(shù)是進行地下水資源評估、地表水水質檢測的最基本的數(shù)據，參數(shù)的準確性對于水資源的合理開發(fā)和水質污染的合理預測有一定的指導意義。本文針對水環(huán)境評價中的兩種水質模型進行研究，建立基于現(xiàn)有水文地質勘探資料的優(yōu)化算法，來確定兩種模型的水文參數(shù)。
　　針對地下水滲流模型和河流水質模型所呈現(xiàn)的非線性較強的、難以求解的多參數(shù)尋優(yōu)問題，將單純形算法和粒子群優(yōu)化算法結合，構造的單純形-粒子群混合算法應用于估計第一越流系統(tǒng)參數(shù)和二維河流水

2、質模型參數(shù)。根據數(shù)值實驗的結果，討論單純形-粒子群混合算法在估計上述模型參數(shù)時的優(yōu)點。本文主要的研究工作如下：
　　(1)首先介紹了粒子群優(yōu)化算法和單純形算法的原理和各自的優(yōu)缺點，然后將全局搜索能力強的粒子群算法和局部搜索能力強的單純形算法結合，構造了彌補各自缺陷的單純形-粒子群混合算法。
　　(2)將單純形-粒子群混合算法應用于求解第一越流系統(tǒng)含水層參數(shù)，通過比較不同算法的計算結果，并與觀測數(shù)據的擬合對比分析知，混合算法更

3、可靠更有效。在計算越流系統(tǒng)含水層參數(shù)時，單純形-粒子群混合算法種群規(guī)模對迭代次數(shù)、運算時間和收斂率有一定的影響；待估參數(shù)初值取值范圍在一定程度上對混合算法的收斂速度有影響，但不會影響到算法最終的收斂性。通過分析滲流模型可知，含水層的水位降深是導水系數(shù)和儲水系數(shù)的減函數(shù)，且導水系數(shù)的靈敏度要大于儲水系數(shù)的靈敏度。
　　(3)將單純形-粒子群混合算法應用于求解二維河流水質模型參數(shù)，通過比較不同算法的計算結果并分析算法的迭代曲線知，混合