基于径向基函数模型的优化方法在地下水污染源识别中的应用

采用一种基于径向基函数的替代模型代替地下水溶质运移模型,将其作为约束条件嵌入污染源识别的优化模型中,通过遗传算法对优化模型进行求解.最后通过一个假想例子评估优化模型的性能.研究表明：污染源泄漏量识别结果的平均绝对误差为1.00g/s,误差较小,计算时间为51min,耗时较少,因此,基于径向基函数模型的优化方法有效地避免了优化模型求解过程中多次调用模拟模型造成的巨大计算负荷,获得了较为准确的计算结果,是一种有效的地下水污染源识别方法,能够用来求解地下水污染源泄漏量.     

基于两种耦合方法的模拟-优化模型在地下水污染源识别中的对比

采用一种基于模拟-优化模型的方法对地下水污染源进行识别研究.模拟-优化模型分别采用响应矩阵法和状态转移方程法进行耦合,并利用遗传算法求解,经过多次迭代,使得模拟结果与观测数据的误差达到最小.最后,通过一个假想例子评估模拟-优化模型的性能,同时比较应用不同耦合方法的计算结果.研究表明:应用响应矩阵法耦合模拟-优化模型所得结果的绝对误差范围为0.1~1.6g/L,应用状态转移方程法时,绝对误差范围为0~5.2g/L,因此,采用遗传算法求解模拟-优化模型能够有效且准确地得到地下水污染源的释放量,可以应用于地下水污染源识别问题,并且采用响应矩阵法耦合模拟-优化模型优于状态转移方程法.