一种确定多二级河道最大入干流量的逆向设计方法

摘要

本发明公开了一种确定多二级河道最大入干流量的逆向设计方法，步骤1、建立水质优化模型，进行水质模拟，确定决策变量和约束条件，通过改变各二级河道的流量设定产生不同工况；步骤2、将不同工况下的水质模型模拟结果作为神经网络训练样本，构建神经网络并对神经网络进行训练，实现非线性函数拟合，使训练后的网络能够预测一级河道控制断面处的水质状况；步骤3、利用遗传算法随机产生一定数量的个体并作为初始种群，利用已经训练完善的神经网络作为约束条件对个体进行判断筛选，选择满足水质条件且适应度高的个体，通过交叉、变异得到新的种群，得到各二级河道流量调控的最优设计方案。本发明对河流水质模拟技术提出了更加完善的设计。