基于FVM—HGA的河流水质模型多参数识别

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摘　　要:

针对解析法求解河流水质模型的不足和传统方法在求解河流水质模型多参数识别问题遇到的困难，提出了采用有限体积法结合混合遗传算法（FVM—HGA）的参数识别算法。由于水质模型中源项的广泛存在，对流项的离散采用了满足有界性条件的非线性高精度格式-MINMOD格式。由于优化算法对参数识别反问题具有的普遍适用性，因而反演算法采用了全局寻优能力很强的遗传算法；为了克服传统遗传算法局部搜索能力较弱的缺点，采用了遗传算法与最速下降法相结合的混合遗传算法。两个算例的计算结果表明，采用FVM-HGA算法对常系数河流水质模型和变系数水质模型都能给出较好的反演结果。