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。     

地下水硝酸盐污染抽出处理优化方法模拟研究

以北京某场地生活垃圾填埋场硝酸盐污染地下水为研究对象,针对抽出处理技术,利用遗传算法(GA)和模拟退火法(SA)对地下水硝酸盐污染羽治理区中布置18口备选井方案进行优化.优化目标函数最小化治理成本,确定最佳井数及其井的位置和抽水速率,同时达到在100 d内将研究区硝酸盐浓度降低至10 mg·L-1的治理目标.GA优化结果为8号井优化抽水速率为155 m3·d-1,14号井优化抽水速率为10 m3·d-1.SA优化结果为8号井优化抽水速率为82 m3·d-1,14号井优化抽水速率为39 m3·d-1.基于GA和SA优化抽水速率,硝酸盐总量去除率分别为76.89%和84.92%.优化结果说明,最佳井的位置应位于硝酸盐污染羽中游及中下游的中轴线上,且中游抽水速率比下游要大.两种优化算法对比表明SA优化系统治理成本比GA节省6.8%,且波动性小,更收敛.     

神经网络与模拟退火算法结合的锅炉低NOx燃烧优化

对某600MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NOx排放特性测量,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NOx排放特性进行建模的基础上,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合,实现了锅炉的低NOx燃烧的优化,计算得到可获得低NOx排放浓度的具体燃烧配风方案.文中对2种不同退火参数的模拟退火算法进行了比较,结果说明采用T0=50K,α=0.6的参数可以获得较好的寻优效果.本文研究结果为实现大型电站锅炉低NOx燃烧控制的在线优化技术打下了基础.     

多孔介质非均质性空间变异估值方法的比较

本文以廊坊市为例,应用反距离平方加权法(IDSW)、趋势面法(CPI)、普通克立格法(OK)及协同克立格法(CK)对能够反映多孔介质非均质特性的参数进行了估值效果的比较分析.研究结果表明,克立格法是研究参数空间变异性局部最优估值方法.     

基于遗传模拟退火算法的频率指配算法研究

在复杂电磁环境中进行频率指配是频谱管理中极为重要且困难的研究课题。提出了一种基于遗传模拟退火算法的频率指配算法,以基本遗传算法为基础,采用自适应的交叉概率和变异概率,将遗传操作和模拟退火操作相结合,从而克服了一般遗传算法的不足,可有效避免陷入局部最优并最终趋于全局优化。理论分析和仿真结果表明,该算法能够给整个无线电网络合理地指配频率,同时能有效地控制算法自身的收敛速度,与传统的指配算法相比,新算法在指配效果上有了很大的提高。     

城市污水厂污泥低温热解动力学模型研究

依据对城市污水厂污泥低温热化学转化（热解）反应机理研究的结果，提出污泥热解反应的二级串联竞争反应模型。由非等温（恒速升温）和拟等温污泥T GA实验数据支持，对反应模式导出的动力学模型进行了参数估值。模型可对相关反应器的发展提供支持。     

基于替代模型的地下水DNAPLs污染源反演识别

应用基于核极限学习机替代模型的模拟-优化理论和方法研究解决了地下水DNAPLs污染源及含水层参数的同步反演识别问题.结果表明：1）核极限学习机替代模型对模拟模型有较高的逼近精度,能够识别并模仿模拟模型的输入-输出关系,绝大部分相对误差小于5%,平均相对误差仅有2.98%;2）以替代模型代替模拟模型,大幅度地减小了模拟-优化过程的计算负荷,将反演识别时间由传统方法的83天减少到3小时,并能够保持较高的计算精度;3）应用基于模拟退火的粒子群优化算法求解优化模型,能够以较快的速度搜寻到全局最优,同时避免搜索过程陷于局部极小解.     

神经网络与模拟退火算法结合的锅炉低NOx燃烧优化

对某600MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NO_x排放特性测量,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NO_x排放特性进行建模的基础上,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合,实现了锅炉的低NO_x燃烧的优化,计算得到可获得低NO_x排放浓度的具体燃烧配风方案.文中对2种不同退火参数的模拟退火算法进行了比较,结果说明采用T₀=50K,α=0.6的参数可以获得较好的寻优效果.本文研究结果为实现大型电站锅炉低NO_x燃烧控制的在线优化技术打下了基础.     

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.     

水质模型参数优化的遗传算法实现及控制参数分析

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.     

基于遗传算法的大气颗粒物的源解析

遗传算法是一种全局优化的随机搜索方法,适用于模型参数寻优。将遗传算法用于大气颗粒物源解析的CMB方程组中参数的优化,得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。      

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。     

Analysis of the distribution of airborne pollution using genetic algorithms

Increasing environmental awareness has been an important factor behind the development of receptor models, which attempt to identify the sources of airborne pollution reaching a monitoring station by analysis of the profile of pollutants collected. Despite the central role of such models in understanding the movement of air pollution, they yield results which contain significant uncertainty. This paper reports the application of the Genetic Algorithm (GA) to this source apportionment problem. Implementation of a matrix formulation for the GA allows it to tackle the many-source/many-receptor problem, with results which suggest the GA approach is a significant advance over current models.     

湖泊水质参数空间分析中异常值的识别与处理

异常值的存在对湖泊水质参数局部估计精度产生重要影响 ,制约了地统计学在湖泊水质研究中的应用。文章以太湖为例 ,介绍了在湖泊水质参数研究中的三种异常值识别和处理的方法。应用这些方法可以有效地降低异常值的影响水平     

湖泊水质参数空间优化估算的原理与方法

地统计学是近几十年发展起来的一门处理空间数据的数学方法,在地学方面的应用已日趋成熟.近年来,环境学的研究开始借鉴其理论,开辟了环境学研究的新方向.本文着重阐述了区域化变量理论和克立格法在湖泊水质参数分析研究中的应用,并对湖泊水质参数空间优化估算的方法进行了探讨.     

电除尘器中粒子沉降特性研究

为更准确地描述粉尘粒子在电除尘器电场中的浓度分布,文章在现有电除尘器粉尘粒子沉降模型的基础上,通过引入影响因子的概念对改进的三维数学模型及其除尘效率估算方法进行了分析讨论,得到了不同精度下的除尘效率估算式和相应参数的估算方法。针对细粉尘,结合实验数据,得到预测其除尘效率时可以忽略竖直方向浓度变化,公式η=1-(e-1)e-al/fvω可以在无特殊边界条件下进行效率估算。这些为电除尘器的设计和运行提供了一定的参考价值。     

水环境模拟参数随机场空间最优估计精度分析与特异值研究

本文结合克里格方差的特点,对水环境模拟参数随机场空间最优估计的精度进行了分析,结果显示估计精度受变差函数、采样点的空间配置结构等因素的影响,并结合实例探讨了影响水环境模拟参数克里格估计精度的特异值的识别与处理方法。