采用混沌粒子群优化算法的水质模型参数辨识.pdf

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1、第３９卷第５期东南大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．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Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混沌搜索嵌入到ＰＳＯ算法中，利用混沌变量产生初始粒群

2、，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：Ｘ

3、１１文献标志码：Ａ文章编号：１００１－０５０５（２００９）０５１０１８０３ＰａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｃｈａｏｔｉｃｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＹｕａｎＪｕｎＣｈｅｎＢｅｉＺｈｕＧｕａｎｇｃａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｅｒｇｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｏｖｅｌｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｌｏｇｉｓｔｉｃｃｈａｏｔｉｃｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉ

4、ｏｎ（ＬＣＰＳＯ）ｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｓｔａｎｄａｒｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＴｈｅＬＣＰＳＯｇｅｎｅｒａｔｅｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓａｎｄａｄｄｓａｓｍａｌｌｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｔｏｔｈｅｐａｒｔｉａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｏｆｃｈｉｌｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｇｒｏｕｐｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｃｈａｏｓｖａｒｉａｂｌｅａｎｄｔｈｅｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅａｍｐ

5、ｌｉｔｕｄｅｉｓａｄｊｕｓｔｅｄｌｉｔｔｌｅｂｙｌｉｔｔｌｅａｓｔｈｅｓｅａｒｃｈｇｏｅｓｏｎｔｏｅｓｃａｐｅｆｒｏｍｌｏｃａｌｂｅｓｔｓｏｌｕｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｌａｓｓｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅＬＣＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｌｖｅｓｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＧＡ）ａｎｄｔｈｅＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈａｒｅａｐｔｔｏｔｒａｐｉｎｌｏｃａｌｍｉｎｉｍｕｍｓａｎｄｐｒｅｍａｔｕｒｅｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｄｈａｓｇｒｅａｔａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｃ

6、ｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｏｐｅｒｔｙ．Ｂａｓｅｄｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｄａｔａ，ｔｈｅａｂｏｖｅａｐｐｒｏａｃｈｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＤｏｂｂｉｎｓＣａｍｐＢＯＤＤＯｍｏｄｅｌｗｉｔｈｃｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｅｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｅｘａｍｐｌｅｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｅｒｒｏｒｓｑｕａｒｅｓｕｍｉｓｏｎｌｙ０１５０３，ｗｈｉｌｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｖ

7、ｅｅｒｒｏｒｃｕｒｖｅｆｌｕｃｔｕａｔｅｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｒａｎｇｅｏｆ±０２％．ＩｔｉｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅＬＣＰＳＯｃａｎｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌａｓａｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｌｏｇｉｓｔｉｃｃｈａｏｓ；ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ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

8、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式