基于实码遗传算法的湖泊水质模型参数优化

• 作者: 张晓晴 李伟峰 郭静 陈求稳
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 参数优化 实码遗传算法 SALMO(Simulation by means of an Analytical Lake Model) 水质模拟
• 年，卷（期）: 2012,（24）
• 页码范围: 7940-7947
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.5846/stxb201204110505

摘要

参数的合理取值决定着模型的模拟效果,因此确定研究区域的模型结构后,需要对模型的参数进行优化.湖泊水质模型(Simulation by means of an Analytical Lake Model,SALMO)利用常微分方程描述湖泊的营养物质循环和食物链动态,考虑了多个生态过程,包含104个参数.由于参数较多,不适宜采用传统参数优化方法进行优化.利用太湖梅梁湾2005年数据,采用实码遗传算法优化了SALMO模型中相对敏感的参数,运用优化后的模型,模拟了梅梁湾2006年的水质.对比分析参数优化前后模型的效果表明遗传算法能高效地对SALMO进行参数优化,优化后的模拟精度得到了显著提高,能更好地模拟梅梁湾的水质变化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟峰	中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室	40	1118	15.0	33.0
2	陈求稳	中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室	64	1045	19.0	29.0
4	张晓晴	中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室	3	76	3.0	3.0
7	郭静	中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室	19	86	5.0	9.0