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基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

文献类型: 中文期刊

作者: 刘洁 1 ; 张丰帆 1 ; 赵泞 1 ; 姜德迅 2 ; 王大蔚 3 ; 郑彤 1 ; 王鹏 1 ;

作者机构: 1.哈尔滨工业大学环境学院

2.哈尔滨学院信息工程学院

3.黑龙江省农业科学院农村能源与环保研究所

关键词: 地表河流;示踪剂实验;一维水质模型;污染源反演;改进遗传算法

期刊名称: 环境科学学报

ISSN: 0253-2468

年卷期: 2020 年 010 期

页码: 3598-3604

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明:IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.

  • 相关文献

[1]基于遗传-神经网络的实时水质预测模型. 刘洁,祝榕婕,姜德迅,王大蔚,许崇品,南军,王鹏. 2020

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