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水环境模型参数识别的一种新方法

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通过在格雷码遗传算法进化过程中加入单纯形搜索算子,并利用格雷码遗传算法和单纯形法所得到的优秀个体群,作为变量新的变化范围,逐步缩小搜索空间,自动向最优解收缩,提出了水环境模型参数识别的一种新方法--格雷码混合加速遗传算法(GCHAGA), 给出了实施该算法的详细步骤.对 GCHAGA的收敛性和全局优化性进行了理论和实例分析,并在确定河流横向扩散系数等参数识别问题中,GCHAGA得到了精度较高的全局最优解.与格雷码遗传算法(GCGA)和常规优化方法相比,GCHAGA具有精度高、速度快和适用性强等特点,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的较好的非线性优化方法,可广泛应用于各种水环境优化问题中.
A new method for parameter identification in water environment model

杨晓华、杨志峰、郦建强

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北京师范大学环境科学研究所,水环境模拟国家,重点实验室,北京,100875

北京师范大学水科学研究所,水沙科学教育部重点实验室,北京,100875

水利部水利水电规划设计总院,北京,100011

格雷码 遗传算法 精度 水环境模型 参数识别

国家重点基础研究发展计划(973计划)

G1999043605

2003

水科学进展
南京水利科学研究院　水利部 交通运输部 国家能源局 中国水利学会

水科学进展

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.931
ISSN：1001-6791
年,卷(期)：2003.14(5)
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