基于实码遗传算法的河流水质模型的参数估计

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基于实码遗传算法的河流水质模型的参数估计
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基金项目:国家杰出青年科学基金资助项目(50225926)，高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020532017)，国家自然科学基金资助项目(70171055，50179011)，2000年度高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划项目

Parameter Estimation of River Water Quality Model Based on Real-Coded Genetic Algorithm

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针对理想条件下采用解析法往往导致水质参数估计较大误差的问题，以及针对含有多参数的二维水质模型的参数估计问题，具体介绍了采用有限单元法和实码遗传算法求解二维水质模型未知参数的基本步骤，对水质参数(包括纵向、横向弥散系数和衰减系数)分别进行编码，通过计算机模拟浓度输出，并与实测值比较从而得出最优的水质参数估计值．算例表明，采用有限单元法-遗传算法估计河流水质模型的参数是可行的．

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Because of the considerable errors caused by applying the analytic method for the parameter estimaton of water quality under ideal conditions, and with a view to solving the problem of several parameter estimations in two-dimensional water quality model,

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徐敏曾光明谢更新苏小康黄国和.基于实码遗传算法的河流水质模型的参数估计[J].湖南大学学报：自然科学版,2004,31(5):

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