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摘要:
针对解析法求解河流水质模型的不足和传统方法在求解河流水质模型多参数识别问题遇到的困难,提出了采用有限体积法结合混合遗传算法(FVM-HGA)的参数识别算法.由于水质模型中源项的广泛存在,对流项的离散采用了满足有界性条件的非线性高精度格式-MINMOD格式.由于优化算法对参数识别反问题具有的普遍适用性,因而反演算法采用了全局寻优能力很强的遗传算法;为了克服传统遗传算法局部搜索能力较弱的缺点,采用了遗传算法与最速下降法相结合的混合遗传算法.两个算例的计算结果表明,采用FVM-HGA算法对常系数河流水质模型和变系数水质模型都能给出较好的反演结果.
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文献信息
篇名 基于FVM-HGA的河流水质模型多参数识别
来源期刊 水力发电学报 学科 地球科学
关键词 环境水力学 河流水质模型参数识别 混合遗传算法 有限体积法 MINMOD格式
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 91-95
页数 5页 分类号 TVL31.2|X522
字数 3594字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-1243.2007.06.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘国华 浙江大学水利与海洋工程学系 124 1744 23.0 37.0
2 毛根海 浙江大学水利与海洋工程学系 63 1132 19.0 31.0
3 朱嵩 浙江大学水利与海洋工程学系 9 140 6.0 9.0
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河流水质模型参数识别
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