随机因素对河流水质模型参数最优估值影响

用多宾斯－BOD－DO（Dobbins－BOD－DO）水质模型,生成真实的无干扰和有干扰的仿真水质数据。在此基础上,用绘制目标函数响应面的方法,分析水质监测数据中的随机噪声对水质模型参数最优估值的影响。分析结果表明,随机噪声干扰使最优估计参数＂漂离＂系统真实参数,并增加最优估计参数的不唯一性问题。     

矿区河流水质模型和参数估值的研究

要进行环境影响评价与规划工作,就必须了解和掌握所研究的环境系统的行为和规律,建立能够反映系统的行为和运动规律的数学模型。通过操纵作为系统表征的数学模型,达到我们所需要之目的。本文以水峪扩建井环境影响评价中地面水评价部分为例,就煤矿区河流水质模型的建立和参数估值问题,从理论和实践上作一系统性的总结分析和探讨。     

遗传梯度法在水质数学模型参数估值的应用

介绍一种混合遗传算法－－遗传梯度法，并将其应用于水质数学模型参数估值，较一般优化算法能稳定得到的全局最优解。     

GSA法在水质模型参数估值中的应用

在传统遗传算法(Genetic Algorithms,GA)基础上引入模拟退火技术(simulated Annealing,SA),提出了遗传模拟退火算法(GSA)，并将其应用到水质模型参数估值中。计算结果表明，GSA法综合了2种优化方法各自的优点，克服了传统GA容易早熟的缺点，加强了算法的收敛速度，因而具有良好的优化性能。不同的参数估值方法比较，进一步验证了新方法的有效性。     

河流水质模型的计算方法研究

<正> 我国的环境管理工作已逐步从定性管理转到定量管理,在水环境管理中,也已从浓度控制转向总量控制。对水环境实行严格的总量控制必须对水体进行水环境容量计算,这是对水资源合理开发和利用的前提。在进行水环境容量计算之前,首先要建立水质模     

基于贝叶斯优化的三维水动力-水质模型参数估值方法

随着水质目标管理要求的提升,基于复杂的三维水动力-水质模型的决策成为流域精准治理的必需.水质模型通常具有复杂的结构,包含大量的方程和参数,而参数取值的准确性会影响模型对水体系统表征的可靠性,进而影响根据模型结果进行水环境管理的效果,因此,有必要探究适用于复杂水质模型的高效参数估值方法.传统的自动参数估值方法应用于复杂的水质模型时会面临计算瓶颈,而贝叶斯优化适用于高运算成本模型的优化问题.本研究提出基于贝叶斯优化的复杂水质模型参数估值方法,主要包括:①重要影响参数识别;②重要参数敏感性排序与筛选;③采用贝叶斯优化对筛选出的参数进行估值;④方法的适用性评估.同时,将该方法应用于云南异龙湖的三维水动力-水质模型的参数估值中,发现进行参数估值后模型lg(NSE)均大于0.65,表明模型达到了满意的级别.研究表明,当贝叶斯优化算法的采集函数为EI时,仅需要141次迭代lg(NSE)即可达到0.766,该方法对复杂水质模型的参数估值具有一定的借鉴意义.     

遗传模拟退火算法在水质模型参数估值中的应用研究

在传统遗传算法 (GeneticAlgorithms,GA)基础上引入模拟退火技术 (SimulatedAnnealing,SA) ,提出了遗传模拟退火算法 (GSA) ,并将其应用到水质模型参数估值中。计算结果表明 ,GSA法综合了 2种优化方法各自的优点 ,不但克服了传统GA容易早熟的缺点 ,还加强了算法的收敛速度 ,因而具有良好的优化性能。不同的参数估值方法比较进一步验证了新方法的有效性。GSA法在环境优化领域中将具有广阔的应用前景     

基于MCMC法的水质模型参数不确定性研究

参数识别是数学模型应用的前提.鉴于常用贝叶斯离散化方法在搜索复杂模型参数后验分布时的计算限制的原因,本文引入了MCMC采样法.为考察MCMC法对参数后验分布的搜索性能和效率,进行了2个案例研究.结果表明,MCMC法对参数后验分布的搜索,无论是搜索性能还是搜索效率,均表现出了独特的优越性.同时,Gelman收敛判别准则计算表明,MCMC采样序列均能稳定收敛到参数的后验分布上.可见,MCMC法适用于复杂环境模型的参数识别和不确定分析研究.     

变尺度混沌-遗传算法在复杂河流水质模型参数优化中的应用

将变尺度混沌-遗传算法(MSCGA)应用于复杂河流水质模型参数优化.采用湘江衡阳段水质监测资料,以二维河流水质数学模型反演结果的均方误差为适应度函数,估计横向扩散系数Dx、纵向弥散系数Dy和污染物衰减系数κ.数值实验结果表明,MSCGA寻优过程具有明显的分级特征,级级收敛;在同样的条件下,MSCGA的收敛速度较快,为遗传算法(GA)的1.36倍;同时,MSCGA克服了GA早熟收敛的问题,其最优适应度函数值为7.6×10-4,而GA的最优适应度函数值9.6×10-4.将MSCGA应用于研究河段,求得Dx、Dy分别为0.1335、0.0011,BOD5、As、Cr的衰减系数κ分别为0.0229、0.0100、0.0107.     

河流一维水质模型在水环境容量计算方面的应用

以断面平均的一维动态ＣＯＤ水质模型为基础，采用近代紊流动力学大涡体模拟理论求出紊动扩散系数Ｅｘ，并用此模型验证计算了南方某一河段的ＣＯＤ浓度分布和ＣＯＤ容量。     

河流水质系统灰色模型的识别、模拟和应用

借助于灰色系统理论的思想和方法可以构造河流水质灰色模型,根据实测水质资料可以识别出河流水质灰色模型中的最优灰参数,在此基础上,可以对河流水质系统进行灰色模拟。灰色模拟考虑了实际河流水质系统中客观存在的不确知因素和偶然因素影响。本文概述了河流水质灰色模型的构造、河流水质灰色模型的研究意义、河流水质灰色模型的灰参数识别、河流水质系统的灰色模拟及其在四川沱江水质系统模拟中的应用。     

非定向河网水质模式及计算方法

在研究京津地区排污河网有机污染物的分布时,建立了非定向河网水质模式,并在计算中引入了相关矩阵和递归函数的概念,使模式的计算过程简化,解决了由于河水流向不定带来的问题。     

模糊综合评价法在乐安河水质评价中的应用

根据模糊数学的原理,建立了地表水环境质量模糊综合评价模型,模型不仅计算简便而且充分体现了其系统性、综合性的特点。利用建立的模型对江西省重点整治的河流乐安河进行了水质评价,为污染控制提供了科学依据。     

水质模糊贴近度模型中权值的遗传算法解

按照模糊综合评价中贴近度最小的原则,采用加速遗传算法优化权值。经过实例分析及对模型的验证、比较表明,用该法优化权值并进行水质评价,其结果与实际水质级别具有较高的一致性,评价方法更趋合理。     

水质模型与CMB相耦合的河流污染源源解析技术

开发了水质模型与化学质量平衡模型(CMB)相耦合的河流污染源源解析技术,用于解析上游断面、直排工业源、支流源和未知源对河流受体断面的污染贡献。该技术可解析具体污染源对环境受体的相对贡献率和绝对贡献值,并附有诊断指标以判断拟合结果的优劣。利用开发出的源解析模型对山东省小清河主要断面进行了解析,发现解析结果与实际情况相符且满足诊断指标要求。扩散模型与受体模型的有机结合,提高了解析结果与实际情况的符合程度。     

贾鲁河郑州段污染源与水质响应关系的模拟研究

以贾鲁河郑州段为研究对象,建立其污染源与水质响应关系的二维EFDC模型。首先,采用Delft3D针对贾鲁河郑州城区段建立了曲线正交网格,基于2014年上半年污染源流量数据和河流水文数据模拟该段河流流场,利用实测值率定河道糙率,采用2014年下半年数据对河流水动力模型进行验证;其次,在河流水动力模拟的基础上,以COD为主要指标构建水质模型,同样采用2014年上半年数据对模型进行率定,用2014年下半年数据进行模型验证;最后对模型建立结果进行了总结分析。     

ASM水质特性参数估算初步探索

进水组分是模型的输入项,对于活性污泥数学模型(简称ASM)的稳态和动态模拟有着极为重要的意义。从城市生活污水中的主要有机成分糖类、蛋白质、脂肪3类物质出发,通过理论推导和实验证明,建立以糖类、蛋白质、脂肪浓度来计算出水质特性参数SS和XS的模型。通过对生活污水中有机成分糖类、蛋白质、脂肪按水质特性参数划分方法进行区分为ASM模型水质特性参数SS和XS的测定提供了一种有效途径,有助于改善现有的组分测定方法,促进ASM数学模型更好的为生产和应用服务。     

长江,嘉陵江重庆城区段二维水质对流扩散数学模型

对二水质对流扩散数学模型的有限差分解作了较详细的叙述，同时对距离步长，时间步长计算，网络内水深，流速，横向扩散系数的求取也作了简要介绍。     

免疫进化捕食算法用于二维水质模型横向扩散系数优化

为建立比传统的经验法有较高精度的河流二维水质模型横向扩散系数的计算公式,根据有限的实测数据,提出用免疫进化优选捕食搜索算法,对河流二维水质模型横向扩散比例系数计算公式中的多参数进行优化。将优化得到的计算公式用于国内外若干河流的河段横向扩散比例系数αZ的拟合和外推效果检验,并与经验公式的检验结果进行了比较,表明将免疫进化优选捕食搜索算法用于二维水质模型横向扩散比例系数的优化有较高精度,从而为横向扩散系数的计算提供了新方法。