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基于遗传算法的河流水质模型参数估值系统研究

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文摘

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第1章绪论

1.1问题的提出

1.1.1河流水质模拟与河流水质模型

1.1.2河流水质模型参数估值问题

1.2河流水质模型参数估值技术研究现状

1.3本文的主要研究内容与技术路线

1.3.1本文的主要研究内容

1.3.2本文研究的技术路线

第2章QUAL2E模型简介

2.1概述

2.2 QUAL2E模型对河流的概化

2.3 QUAL2E模型的原理

2.3.1模型基本方程

2.3.2主要水质组分的反应及相互关系

2.4 QUAL2E模型的求解方法

2.5 QUAL2E模型在实践中的应用

2.6 QUAL2E模型计算软件简介

第3章估值系统原理与算法设计

3.1河流水质模型多参数最优化估值原理

3.2遗传算法概述

3.2.1遗传算法的基本原理

3.2.2遗传算法在应用中需要解决的问题

3.3算法设计

3.3.1遗传基因型

3.3.2适应度函数及其尺度变换

3.3.3遗传策略设计

3.4算法收敛性分析

第4章系统设计与实现

4.1系统分析

4.2系统设计

4.2.1系统过程设计

4.2.2文件设计

4.3界面设计

4.4系统实现

4.4.1几个关键类的设计

4.4.2几个关键操作的程序实现

第5章估值算例及分析

5.1两参数估值算例及其分析

5.2三参数估值算例及其分析

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

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摘要

利用河流水质模型进行河流水质的数学模拟是河流流域环境规划、环境影响评价等工作中的有力工具.河流水质模型应用中的关键问题是模型参数的估值.多参数最优化估值方法在河流水质模型的参数估值问题中具有明显的经济和技术上的优越性.河流水质模型多参数最优化估值在原理上归结为一个有约束非线性规划问题的求解.该文研究将遗传算法(Genetic Algorithms)应用于河流水质模型的多参数最优化估值,根据河流水质模型多参数最优化估值问题的实际,进行了估值遗传算法的设计,QUAL2E是一个灵活通用的综合性河流水质模型.该文在算法设计的基础上进行了QUAL2E模型参数估值系统的开发和程序的编制,开发了一个基于遗传算法的QUAL2E模型参数估值演示系统,并进行了估值算例的验证和分析.经验证,该文设计的估值遗传算法具有较高的估值可靠性和搜索效率.研究表明,遗传算法能够圆满、高效地完成较为复杂的河流水质模型的参数估值,值得在应用中加以推广.

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