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基于人工智能技术的地下水系统参数识别研究

魏连伟  
【摘要】: 地下水系统的参数识别问题是水资源管理领域的一个难点,由于地下水系统参数取值的不合理,直接影响了水资源管理计算结果的可靠性,参数识别的研究在很长一段时期进展不大。本文利用神经网络、退火遗传算法等智能算法,通过算例以及实例,对这一问题进行了较为深入、系统的研究。 首先在总结国内外学者关于“地下水系统”定义的基础上,分析了各种定义存在的缺陷和不足,从系统的角度出发,提出了地下水系统的概念,并对地下水系统的组成和特性进行了较为系统的分析;在此基础上,对地下水系统的数学模型及其求解方法进行了较为系统的论述。 综述了近年来快速发展的智能方法及算法,如神经网络方法、遗传算法、模拟退火、禁忌搜索、混沌搜索、蚂蚁算法等,并对这些算法的混合算法进行了初步探讨。设计开发了多种地下水系统参数识别的智能方法。对基于BP神经网络的地下水系统参数识别进行了研究,并且提出了地下水系统参数识别的RBF神经网络方法,设计了算法步骤。算例研究表明,不仅算法可行,而且由于RBF神经网络的局部逼近能力,使得RBF神经网络对于地下水系统参数识别具有更好的效果。 建立了地下水系统参数识别的非线性优化模型,研究了遗传算法、模拟退火算法以及退火遗传算法在地下水系统参数识别中的应用,设计了算法应用步骤。通过算例研究,表明上述算法可行,且RBF神经网络方法和退火遗传算法对地下水系统参数的识别效果都较好,而退火遗传算法较之标准的遗传算法具有更好的收敛性 将算法应用到北京市密怀顺地区,在收集、分析研究区资料基础上,建立了北京市密怀顺平原区地下水模拟模型,并用遗传算法进行了地下水系统参数识别,在十四个分区情况下,计算水位与实际水位拟合的较好,各应力期末的计算与实测等水位线基本一致,表明该识别值较为合理。为密怀顺平原区水资源管理提供了科学依据。


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