微生物降解动力学参数估计新算法的比较

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微生物降解动力学参数估计新算法的比较
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基金项目:国家自然科学基金资助项目(20077006,50179011,70171055)，国家杰出青年科学基金资助项目(50225926)，2000年教育部高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助项目，国家863高技术研究项目(2001AA644020)

Comparisons among New Algorithms of Parameter Estimation for Microbial Biodegradation Kinetics

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为了有效地估计较大范围变化的微生物降解动力学参数,发展了基于瞬时精英保护策略的遗传算法(IEPGA)和简单改进遗传算法(IGA),并和多次在参数区间内获取随机初值联用Matlab的lsqnonlin搜寻的算法进行了比较.这些算法利用模拟数据和文献数据,估计了积分形式的Monod模型参数.结果表明,虽然三者均能较好解决这一问题,但考虑到实际运行规模、时间以及最终结果精度,对于较大范围变化的微生物降解参数估计问题,多次(>20次)随机初值联用lsqnonlin的方法相对两种遗传算法更为可行.

Abstract:

To effectively estimate parameters varying within wide range for microbial biodegradation kinetics,a genetic algorithm with Instantaneous Elitist Protection Strategy(IEPGA) and an improved genetic algorithm(IGA) were developed and compared with the method

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孙伟,曾光明,魏万之,黄国和,韦安磊.微生物降解动力学参数估计新算法的比较[J].湖南大学学报：自然科学版,2006,33(5):

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