基于遗传算法的次级河流回水段水质模型多参数识别

被引：13

作者：

罗固源 ^{[1
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郑剑锋 ^{[1
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许晓毅 ^{[1
]}

曹佳 ^{[2
]}

舒为群 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室

[2] 第三军医大学军事预防医学院

来源：

中国环境科学 | 2009年 / 09期

关键词：

次级河流; 回水段; 水质模型; 参数识别; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

X832 [水质监测];

学科分类号：

0804 ; 082803 ;

摘要：

根据长江次级河流临江河回水段的实际情况,建立一维水质模型,模型中的各变化项采用有限差分法(FDM)进行离散,以回水段水体中COD和NH3-N的实测资料为基础,利用自适应遗传算法(AGA)对2种污染物的纵向离散系数及一级降解系数进行反演计算,得出回水段COD和NH3-N的纵向离散系数分别为0.5227,0.5196km2/h,一级降解系数分别为0.0342,0.0367h-1;计算值与实测值吻合较好,表明FDM-AGA方法能较好地运用于次级河流回水段水质模型的多参数识别.

引用

页码：962 / 966

页数：5

共 12 条

[1] 基于FVM-HGA的河流水质模型多参数识别 [J].