利用粒子群算法求解管网污染源反向追踪模型

针对供水管网中突发污染事件的污染源识别问题,构建污染源反向追踪的模拟-优化数学模型,利用粒子群优化算法求解污染物的侵入位置、时间及侵入速度信息。分别以监测点处污染物模拟质量浓度与实际质量浓度为数据源,应用模型对试验供水管网进行污染源识别研究,分析管网拓扑结构、粒子群算法中种群规模及惯性权重参数设置对结果的影响。结果表明,当参数设置合理时,基于粒子群优化算法的污染源模拟-优化反向追踪模型具有较高的准确率和计算效率。