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基于实码遗传算法的湖泊水质模型参数优化

Optimization of lake model salmo based on real-coded genetic algorithm

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学术成果认领

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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.

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作者郭静 ^[1] 陈求稳 ^[2] 张晓晴 ^[1] 李伟峰 ^[1] 学术成果认领

作者单位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,北京,100085 ^[1] 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,北京100085;三峡大学,宜昌430010 ^[2]

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

主题词水质(Water Quality)遗传(Heredity)算法(Algorithms)研究(Research)模型, 结构(Models, Structural)

DOI 10.5846/stxb201204110505

发布时间 2015-10-21

基金项目

国家自然科学基金项目（50920105907）；国家重点基础研究发展计划(973计划)（2008CB418106）；中国科学院百人计划（A1049）

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2012年32卷24期

7940-7947页

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