混沌優(yōu)化算法在水文水資源中的應(yīng)用研究.pdf

1、自從20世紀(jì)40年代以來，人們一直在利用生物系統(tǒng)的靈感來解決許多實際問題，并構(gòu)造和設(shè)計出許多仿生優(yōu)化算法。本論文簡要介紹了幾種目前比較流行的仿生優(yōu)化算法。
　　 混沌優(yōu)化搜索方法作為一種新穎的優(yōu)化技術(shù)，己引起了許多學(xué)者重視。在許多學(xué)者的努力下，提出了多種基于混沌機制的優(yōu)化方法，己取得較好的優(yōu)化效果。
　　 本論文在充分學(xué)習(xí)前人成果的基礎(chǔ)上，對混沌優(yōu)化算法進(jìn)行了深入的研究，將其它優(yōu)化算法與混沌優(yōu)化算法相結(jié)合，建立了一些新的

2、模型，并將之應(yīng)用于三江平原水文水資源領(lǐng)域?，F(xiàn)將本論文的主要研究成果及創(chuàng)新點介紹如下。
　　 1、論文主要取得了以下幾個方面的成果：
　　 （1）應(yīng)用完全混沌優(yōu)化算法對位于三江平原的撓力河干流地區(qū)水資源進(jìn)行了配置，取得了較為理想的計算結(jié)果。從計算結(jié)果可以看出：各分區(qū)的工業(yè)和城鄉(xiāng)居民生活用水，基本上都是由當(dāng)?shù)氐牡叵滤┙o，生態(tài)環(huán)境用水來自區(qū)間天然徑流，而農(nóng)業(yè)用水則是多水源的供給，這是符合當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況和發(fā)展需要的，其結(jié)論是合

3、理的。
　　 （2）建立了基于混沌優(yōu)化算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的局部搜索能力，而混沌優(yōu)化算法的全局搜索能力很強。將二者結(jié)合，可以彌補神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，充分發(fā)揮二者的優(yōu)勢?；诨煦鐑?yōu)化算法的模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型與傳統(tǒng)的模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型相比，具有更高的計算精度和更好的評價效果。應(yīng)用該模型對三江平原六大分區(qū)地下水脆弱性進(jìn)行了評價。
　　 （3）建立了基于混沌蟻群優(yōu)化算法的投影尋蹤分類模型。

4、該模型用混沌蟻群優(yōu)化算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的遺傳算法，使投影尋蹤模型的計算精度進(jìn)一步得到提高。應(yīng)用基于混沌蟻群優(yōu)化算法的投影尋蹤分類模型對虎林縣月牙自然保護(hù)區(qū)不同開墾年限的土壤質(zhì)量進(jìn)行了綜合評價，通過比較分析綜合評價值的大小來評價開墾后的土壤變化趨勢，取得了較為令人滿意的評價結(jié)果。
　　 （4）建立了基于混沌粒子群優(yōu)化算法的灰色GM（1，1）模型。通過橫向和縱向比較，優(yōu)化效果良好，模型預(yù)測精度得到了提高。應(yīng)用該模型對三江平原建三江分局創(chuàng)業(yè)

5、農(nóng)場地下水埋深進(jìn)行了預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明，未來五年內(nèi)，如果目前的發(fā)展模式不發(fā)生改變，地下水供需動態(tài)平衡將被進(jìn)一步破壞，導(dǎo)致該地區(qū)地下水埋深繼續(xù)下降。
　　 （5）建立了基于混沌粒子群優(yōu)化算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。該模型改善了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對初始權(quán)值和閾值隨機賦值以及網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小的缺點。應(yīng)用該模型對富錦市井灌水稻需水量進(jìn)行了模擬預(yù)測，取得了令人滿意的結(jié)果。為三江平原井灌水稻地區(qū)合理制定灌溉制度提供了強有力的理論依據(jù)，為水稻需