改进的人工鱼群算法在水质参数识别中的应用

水质参数是建立河流水质数学模型、预报河流水质状态变化的基本数据。因此,准确估计模型参数具有重要意义。通过构造目标函数使模拟结果与已知值之间误差达到最小,从而将此参数估计问题转化为一个参数优化问题进行求解。结合水质模型参数优化的特点,将具有收敛速度快、全局优化能力强的新型智能算法-改进的人工鱼群算法应用于该优化问题求解。通过进行多组参数组合实验,结果表明:当参数变化范围较小时,改进的人工鱼群算法在求解上述问题上具有较好的适用性和有效性,可以获得较为精确的结果;但随着参数变化范围的不断扩大,该算法的搜索效率和精度有所下降。关于算法参数的设置,如何解决算法受参数变化范围的影响问题都是需要进一步研究的问题。