水质模型参数优化的遗传算法实现及控制参数分析

被引：15

作者：

王建平

程声通

贾海峰

机构：

[1] 清华大学环境科学与工程系

来源：

环境科学 | 2005年 / 03期

关键词：

参数识别; 水质模型; 遗传算法; 全局优化; 正交实验;

D O I：

10.13227/j.hjkx.2005.03.013

中图分类号：

X824 [水质评价];

学科分类号：

摘要：

参数识别是数学模型应用的前提.遗传算法是一种通用的全局优化算法,结构简单.一个实际应用问题能否利用遗传算法解决,关键在于遗传算法的设计和控制参数的选取.本文结合水质模型参数优化的特点,提出采用正交试验设计的方法来考察遗传算法不同控制参数对参数优化性能的影响,结果显示,正交法较好地识别了关键影响因素,并提出可能的最优方案.表明遗传算法能较好地应用于复杂多参数水质模型的参数识别研究.

引用

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页数：5

共 5 条

[1]

GSA法在水质模型参数估值中的应用[J]. 王薇,曾光明,秦肖生.上海环境科学. 2003(09)

[2]

GSA法在水质模型参数估值中的应用[J]. 王薇,曾光明,秦肖生.上海环境科学. 2003 (09)

[3] 改进的遗传算法在水环境模型参数估值中的应用研究 [J].

曾光明 ;

洪亚雄 ;

秦肖生 ;

万玉玲 ;

刘鸿亮 .

水电能源科学, 2002, (01) :38-40

[4]

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[5]

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