采用混沌粒子群优化算法的水质模型参数辨识

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1、第39卷第5期东南大学学报(自然科学版)Vo1．39NO．52009年9月JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Sept．2009doi：10．3969／j．issn．1001—0505．2009．05．030采用混沌粒子群优化算法的水质模型参数辨识袁君陈贝朱光灿(东南大学能源与环境学院，南京210096)摘要：提出了一种新的适用于水质模型参数辨识的混沌粒子群优化(LCPSO)算法．与粒子群优化(PSO)算法相比，该算法将Logis

2、tic混沌搜索嵌入到PSO算法中，利用混沌变量产生初始粒群，并对子代部分粒子群体进行微小扰动，随着搜索过程的深入逐步调整扰动幅度，以克服PSO算法的早熟、易陷入局部极值等固有缺陷．采用标准测试函数，将该算法与遗传算法(GA)和PSO算法进行比较，证明了其收敛速度和寻优能力的优越性．采用实测水质数据，将LCPSO算法应用于具有一定工程价值和复杂程度的Dobbins—CampBOD—DO水质模型的参数辨识．结果显示，所得水质数据与实测值误差平方和仅为0．1503，且相对误差在±0．2％范围内，故该算

3、法可为水质模型的参数辨识提供一条新的途径．关键词：水质模型；参数辨识；Logistic混沌；粒子群优化中图分类号：X11文献标志码：A文章编号：1001—0505(2009)05—1018—03ParameteridentificationofwaterqualitymodelbasedonchaoticparticleswarmoptimizationYuanJunChenBeiZhuGuangcan(SchoolofEnergyandEnvironment，SoutheastUniversi

4、ty，Nanjing210096，China)Abstract：Anovelmethodofthelogisticchaoticparticleswarmoptimization(LCPSO)ispresentedfortheparameteridentificationofthewaterqualitymodelonthebasisofstandardparticleswarmop．fimization(PSO)algorithm．TheLCPSOgeneratestheinitialpart

5、iclesandaddsasmalldisturbancetothepartialparticlesofchildgenerationgroupbyusingthechaosvariableandthedisturbanceam—plitudeiSadjustedlittlebylittleasthesearchgoesontoescaDefromlocalbestsolutions．Thesimu—lationresultsofclassicfunctionsindicatethattheLC

6、PSOalgorithmsolvesthedefectsofgenetical—gorithm(GA)andthePSOalgorithmwhichareapttotrapinlocalminimumsandprematureprob—lem，andhasgreatadvantageofconvergenceproperty．Basedonexperimentalwaterqualitydata，theaboveapproachisappliedtotheparameteridentificat

7、ionoftheDobbins—CampBOD—DOmodelwithconsiderablepracticalsignificanceandcomplexity．Theresultsofcalculationexamplesdemon—stratethattheerrorsquaresumisonly0．1503．whiletherelativeerrorcurvefluctuateswimintherangeof±0．2％．ItisconcludedthattheLCPSOcanbeappl

8、iedtotheparameteridentificationofwaterqualitymodelasanewapproach．Keywords：waterqualitymodel；parameteridentification；logisticchaos；particleswarlTloptimization水质数学模型(简称水质模型)是用于描述物自1925年Streeter和Phelps建立水质模型以来，其质在水环境中混合、迁移及转化过程的数学方程在水质规划及水环境影响评价等领域中的应用越