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《湖南大学》 2004年
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高效非线性优化算法在水环境系统中的应用研究

王薇  
【摘要】:水环境系统是一个无序的、非稳定的、非平衡的随机系统,不同元素之间往往存在着随机性、协同现象和相干效应。加上受天文、气象、气候、人文等众多方面的影响,水环境系统中的优化问题常常表现出高维、多峰值、不连续、非凸性、带噪声等特征,复杂程度已经远远超越了传统优化方法的处理能力。近些年来,虽然国内外已有不少专家致力于水环境优化问题的研究,但其理论和方法在实际应用上仍然有很大的局限性,造成了资源、资金的巨大浪费。 因此,本文在总结了传统最优化方法的基础上,初步探讨了高效非线性优化算法存水环境系统中的应用,集中对非线性算法中较为常见的遗传算法、模拟退火算法和人工神经网络的理论、算法及模式进行了研究,并针对这些算法固有的缺点,结合模糊数学理论、单纯形法和小波分析,建立了改进的高效非线性优化方法。最后用于解决水污染控制系统规划、排放口优化、多目标综合规划、水质模型参数识别及水质预测等问题。研究结果表明: 无论是确定性的水污染规划模型还是不确定性的水污染规划模型,非线性优化算法可以大大减少计算的复杂程度,并且可以很快搜索到全局最优解。优化结果与起始点选择无关,只要优化参数选取合适,该算法完全可以有效的求出最优解; 多目标规划中,通过引入模糊数学理论,克服了传统优化算法中决策者直接给出最优权重的困难,避免对某些目标进行简单量化带来的误差和数据损失。计算结果表明,鉴于非线性算法全局寻优能力强和模糊非线性优化理论能够协调模糊变量间的关系等优点,使得求解过程更加简单,同时能够保证得到水污染控制系统多目标规划全局最优解; 在对河流水质参数进行最优估值的时候,目标函数往往是一个复杂的非线性函数,尤其是当估计的参数较多时,目标函数可能会存在许多局部极值点,用常规的最优化方法难以实现。非线性优化算法及其改进算法既考虑了新点产生的随机性,又在一定程度上保证了搜索的整体性,从而加快了全局寻优速度,优化结果具有一定可信度; 高效非线性优化算法的预测模型对于提高预测精度,合理反映历史数据的内部关系,对于指导环境决策部门制定战略或中长期环境规划目标等都具有十分重要的意义。与常规方法不同,该方法以实验数据为样本,利用网络的自学习和联想记忆能力对实验数据进行学习,具有极佳的函数逼近能力,能很好的拟合历史样本,达到识别各影响因子之间复杂的非线性映射关系,也为提高水质预测模型 何之}:学位论文 的精度和实用性J「辟了一条新的途径。 将高效非线性算法应用于水环境系统中,可以协调各要素之间的关系,实现 经济效益、环境效益和社会效益的统一,使水质规划、评价、预测建立在更加科 学的基础之卜,提出合理的规划方案,从而为水质工作者提供一定的参考依据。 可以预书},:动效一1卜线性优化方法将在环境科学优化领域中具有极为广阔的应用前 !、卜 声J互。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:X52

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【引证文献】
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【参考文献】
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【同被引文献】
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