基于PSO-DE算法的突发水域污染溯源研究

被引:10
作者
曹宏桂
贠卫国
机构
[1] 西安建筑科技大学信息与控制工程学院
关键词
PSO-DE; 污染物溯源; 移动监测平台; 二维水域;
D O I
暂无
中图分类号
X52 [水体污染及其防治];
学科分类号
0815 ;
摘要
利用PSO-DE混合优化算法结合移动监测平台研究了污染物源项识别问题,包括单点固定源和多点固定源位置的反演.该方法把源项识别反问题转化为非线性优化问题,用N个移动平台检测并记录所在水域的污染物浓度,将各自位置的坐标值记为此移动平台的pbest,每一个移动平台均对应一个pbest,即共有N个pbest,将N个移动平台获取的污染物浓度值进行对比,选择最大污染物浓度值对应的水域坐标,记为gbest,以此作为初始种群先进行PSO优化获得的种群,再进行DE优化,取两者浓度高的作为gbest,直到获得浓度值最高的点,即污染物初始投放点.多个算例的计算结果表明,采用该算法对含点源的二维水域污染源溯源问题能够得到精度较高的反演结果.
引用
收藏
页码:3807 / 3812
页数:6
相关论文
共 15 条
[1]  
A hybrid simulation–optimization approach for solving the areal groundwater pollution source identification problems.[J].M. Tamer Ayvaz.Journal of Hydrology.2016,
[2]  
环境系统数学模型.[M].郑彤;陈春云编;.化学工业出版社.2003,
[3]  
河流水质数学模型及其模拟计算.[M].傅国伟编著;.中国环境科学出版社.1987,
[4]   基于径向基函数模型的优化方法在地下水污染源识别中的应用 [J].
肖传宁 ;
卢文喜 ;
赵莹 ;
顾文龙 .
中国环境科学 , 2016, (07) :2067-2072
[5]   基于PSO-DE算法的污水处理优化控制研究 [J].
叶永伟 ;
葛沈浩 ;
任设东 ;
钱志勤 .
计算机测量与控制, 2016, 24 (02) :68-70+76
[6]   适用于移动平台的河流突发污染溯源算法研究 [J].
朱剑 ;
杨江 ;
邓尚超 .
安全与环境学报, 2015, 15 (06) :295-299
[7]   基于耦合概率密度方法的河渠突发水污染溯源 [J].
王家彪 ;
雷晓辉 ;
廖卫红 ;
王浩 .
水利学报, 2015, 46 (11) :1280-1289
[8]   基于PSO-DE混合算法的结构可靠性优化设计 [J].
郑灿赫 ;
孟广伟 ;
李锋 ;
周立明 ;
孔英秀 .
华南理工大学学报(自然科学版), 2014, 42 (09) :41-45+75
[9]   基于遗传算法的水污染事故污染源识别模型 [J].
辛小康 ;
韩小波 ;
李建 ;
卢路 .
水电能源科学, 2014, 32 (07) :52-55+136
[10]   突发性水污染事件溯源方法 [J].
杨海东 ;
肖宜 ;
王卓民 ;
邵东国 ;
刘碧玉 .
水科学进展, 2014, 25 (01) :122-129