随机漂移粒子群算法的RZWQM替代模型参数优化

发布时间：2017-12-13 22:10

  本文关键词：随机漂移粒子群算法的RZWQM替代模型参数优化

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【摘要】：根区水质量模型(Root Zone Water Quality Model,RZWQM)被广泛应用于刻画土壤水文循环过程对作物生长的影响,并通过模型率定模拟指导农业生产管理。然而RZWQM模型的一次率定需要较长时间,在可接受时间范围内找到一组合适的模型参数是一件较困难的工作;同时传统的模型参数试错法依赖于使用者的专业知识和经验,也需要多次尝试才能达到较满意的模拟效果。提出使用稀疏网格方法建立RZWQM模型的近似替代模型,并使用随机漂移粒子群优化算法对替代模型进行自动参数优化,将优化后的参数用于RZWQM模型的实际应用模拟。替代模型近似精度高,率定速度快,大大节省了模型参数优化的计算开销。最后将提出的稀疏网格近似替代模型方法结合随机漂移粒子群优化算法使用美国爱荷华州5年玉米-大豆间中的作物产量、排水流量、NO-3-N流失量田间实测数据进行了验证分析。结果显示该方法能够极大地提高模型参数优化效率和节省人力;同时,通过模型性能评价指标PBIAS、NSE和RSR的数值比较也表明该方法优化后的RZWQM模型性能要好于传统试错法的模型性能。
【作者单位】： 无锡职业技术学院控制技术学院;江南大学物联网工程学院;美国橡树岭国家实验室气候变化科学研究所计算机科学和数学部;加拿大麦吉尔大学生物资源工程系;
【基金】：国家自然科学基金(No.61170119) 江苏省高校自然科学研究面上项目(No.16KJB520051) 江苏省“青蓝工程”学术带头人培养对象资助
【分类号】：S126;TP18
【正文快照】： 1.无锡职业技术学院控制技术学院,江苏无锡2141212.江南大学物联网工程学院,江苏无锡2141223.美国橡树岭国家实验室气候变化科学研究所计算机科学和数学部,美国田纳西州378314.加拿大麦吉尔大学生物资源工程系,加拿大魁北克H9X3V91.School of Control Technology,Wuxi Institu，

本文编号：1286755