CN108304675A - 基于适应性策略差分演化的水质模型参数辨识方法 - Google Patents

基于适应性策略差分演化的水质模型参数辨识方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于适应性策略差分演化的水质模型参数辨识方法，它利用适应性策略差分演化算法来辨识水质模型的参数，在适应性策略差分演化算法中，融合了基于随机个体的变异策略、基于最优个体的变异策略和均值变异策略，并根据当前的演化状态自动地调整策略因子，适应性地选择合适的变异策略，实现多种搜索策略的优势互补，降低陷入局部最优的可能性，本发明提高了水质模型参数辨识的精度。

Description

基于适应性策略差分演化的水质模型参数辨识方法
技术领域
本发明涉及水质建模领域，尤其是涉及一种基于适应性策略差分演化的水质模型参数辨识方法。
背景技术
水质模型是描述自然界中水质变化规律的数学模型。在水质工程实践中，人们常常需要对特定区域的水体建立水质模型，从而实现对水质变化趋势的预测和控制。水质模型参数是水体的物理、化学和生物等性质的客观反映。水质模型参数的辨识对于掌握水质变化规律具有非常重要的作用。
水质模型参数的辨识是一个复杂优化问题，它的优化目标函数常常呈现出不连续、不可导的性质。因此，传统方法难以有效地辨识出水质模型的参数。针该问题，研究人员提出基于演化算法的水质模型参数辨识方法。演化算法具有自学习、自适应等优点，它在求解许多目标函数不连续、不可导的复杂优化问题中表现出非常优越的性能。
差分演化算法是一种非常有潜力的演化算法，它在解决许多目标函数不连续、不可导的复杂优化问题中获得了比较满意的结果。但传统差分演化算法在求解水质模型参数辨识问题时容易陷入局部最优，出现辨识精度不高的缺点。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于适应性策略差分演化的水质模型参数辨识方法，它在很大程度上克服了传统差分演化算法应用于水质模型参数辨识时容易陷入局部最优，出现辨识精度不高的缺点，本发明能够降低陷入局部最优的可能性，提高水质模型参数辨识的精度。
本发明的技术方案：一种基于适应性策略差分演化的水质模型参数辨识方法，包括以下步骤：
步骤1，选择水质模型，并确定水质模型的待辨识参数以及待辨识参数的个数D；然后通过实验采集水质模型的样本数据，包括水质模型的实验输入值和实验输出值；
步骤2，设置种群规模Popsize；
步骤3，设置最大代数MaxT；
步骤4，令当前演化代数t＝0；
步骤5，令杂交率Cri t＝0.9，缩放因子Fi t＝0.5，策略因子其中下标i＝1,2,...,Popsize；
步骤6，随机初始化种群中的Popsize个个体，其中种群中每个体存储了水质模型的D个待辨识参数值；
步骤7，根据采集的样本数据计算种群中每个个体的适应值，然后保存种群中的最优个体Bestt；
步骤8，令计数器bi＝1；
步骤9，如果计数器bi大于种群规模Popsize，则转到步骤18，否则转到步骤10；
步骤10，利用混沌映射生成校正因子IW，具体如下：
步骤10.1，随机产生一个[Popsize，Popsize×2]之间的正整数IN；
步骤10.2，随机产生一个[0，1]之间的实数pr；
步骤10.3，令校正因子IW＝pr，并令计数器mt＝1；
步骤10.4，如果计数器mt大于IN，则转到步骤10.9，否则转到步骤10.5；
步骤10.5，令中间变量fv＝IW；
步骤10.6，令校正因子IW＝fv×sin(fv×π)，其中sin为正弦函数，π为圆周率；
步骤10.7，令计数器mt＝mt+1；
步骤10.8，转到步骤10.4；
步骤10.9，令fv＝IW，然后令IW＝0.8+0.2×fv；
步骤11，按公式(1)计算当前杂交率NCrbi、当前缩放因子NFbi和当前策略因子NMubi：
其中rand为均匀随机实数产生函数；
步骤12，执行适应性策略差分变异算子产生变异个体具体如下：
步骤12.1，判断当前策略因子NMubi的值是否处于[0，0.333]区间，若是则转到步骤12.3，否则转到步骤12.2；
步骤12.2，判断当前策略因子NMubi的值是否处于(0.333，0.667]区间，若是则转到步骤12.5，否则转到步骤12.7；
步骤12.3，按公式(2)执行基于随机个体的变异策略生成变异个体
其中和为从种群中随机选择出来的三个个体，并且满足不等于
步骤12.4，转到步骤13；
步骤12.5，按公式(3)执行基于最优个体的变异策略生成变异个体
步骤12.6，转到步骤13；
步骤12.7，按公式(4)执行均值变异策略生成变异个体
其中为种群中的第个bi个体，RM为惯性因子，WM为均值因子，XMean为种群中所有个体的平均值；
步骤13，根据当前杂交率NCrbi基于变异个体和个体执行差分演化的杂交算子生成试验个体
步骤14，计算试验个体的适应值；
步骤15，执行差分演化的选择算子；
步骤16，如果优于则令杂交率然后令缩放因子并令策略因子否则保持杂交率缩放因子和策略因子不变；
步骤17，令计数器bi＝bi+1，然后转到步骤9；
步骤18，令当前演化代数t＝t+1；
步骤19，保存种群中的最优个体Bestt；
步骤20，重复步骤8至步骤19直至当前演化代数达到最大代数后结束，执行过程中得到的最优个体Bestt即为水质模型参数的辨识结果。
本发明利用适应性策略差分演化算法来辨识水质模型的参数，在适应性策略差分演化算法中，融合了基于随机个体的变异策略、基于最优个体的变异策略和均值变异策略，并根据当前的演化状态自动地调整策略因子，适应性地选择合适的变异策略，实现多种搜索策略的优势互补，降低陷入局部最优的可能性，提高水质模型参数辨识的精度。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的说明。
实施例：
本实施例基于文献[袁君,陈贝,朱光灿.采用混沌粒子群优化算法的水质模型参数辨识[J].东南大学学报(自然科学版),2009,39(5):1018-1022]中的河流水质模型参数辨识问题为例，结合图1所示的流程图，具体步骤如下：
步骤1，选择多宾斯-坎普(Dobbins-Camp)BOD-DO水质模型，并确定水质模型的待辨识参数以及待辨识参数的个数D＝5；然后通过实验采集水质模型的样本数据，包括水质模型的实验输入值和实验输出值；
步骤2，设置种群规模Popsize＝50；
步骤3，设置最大代数MaxT＝3000；
步骤4，令当前演化代数t＝0；
步骤5，令杂交率Cri t＝0.9，缩放因子Fi t＝0.5，策略因子其中下标i＝1,2,...,Popsize；
步骤6，随机初始化种群中的Popsize个个体，其中种群中每个体存储了水质模型的D个待辨识参数值；
步骤7，根据采集的样本数据计算种群中每个个体的适应值，然后保存种群中的最优个体Bestt；
步骤8，令计数器bi＝1；
步骤9，如果计数器bi大于种群规模Popsize，则转到步骤18，否则转到步骤10；
步骤10，利用混沌映射生成校正因子IW，具体如下：
步骤10.1，随机产生一个[Popsize，Popsize×2]之间的正整数IN；
步骤10.2，随机产生一个[0，1]之间的实数pr；
步骤10.3，令校正因子IW＝pr，并令计数器mt＝1；
步骤10.4，如果计数器mt大于IN，则转到步骤10.9，否则转到步骤10.5；
步骤10.5，令中间变量fv＝IW；
步骤10.6，令校正因子IW＝fv×sin(fv×π)，其中sin为正弦函数，π为圆周率；
步骤10.7，令计数器mt＝mt+1；
步骤10.8，转到步骤10.4；
步骤10.9，令fv＝IW，然后令IW＝0.8+0.2×fv；
步骤11，按公式(1)计算当前杂交率NCrbi、当前缩放因子NFbi和当前策略因子NMubi：
其中rand为均匀随机实数产生函数；
步骤12，执行适应性策略差分变异算子产生变异个体具体如下：
步骤12.1，判断当前策略因子NMubi的值是否处于[0，0.333]区间，若是则转到步骤12.3，否则转到步骤12.2；
步骤12.2，判断当前策略因子NMubi的值是否处于(0.333，0.667]区间，若是则转到步骤12.5，否则转到步骤12.7；
步骤12.3，按公式(2)执行基于随机个体的变异策略生成变异个体
其中和为从种群中随机选择出来的三个个体，并且满足不等于
步骤12.4，转到步骤13；
步骤12.5，按公式(3)执行基于最优个体的变异策略生成变异个体
步骤12.6，转到步骤13；
步骤12.7，按公式(4)执行均值变异策略生成变异个体
其中为种群中的第个bi个体，RM为惯性因子，WM为均值因子，XMean为种群中所有个体的平均值；
步骤13，根据当前杂交率NCrbi基于变异个体和个体执行差分演化的杂交算子生成试验个体
步骤14，计算试验个体的适应值；
步骤15，执行差分演化的选择算子；
步骤16，如果优于则令杂交率然后令缩放因子并令策略因子否则保持杂交率缩放因子和策略因子不变；
步骤17，令计数器bi＝bi+1，然后转到步骤9；
步骤18，令当前演化代数t＝t+1；
步骤19，保存种群中的最优个体Bestt；
步骤20，重复步骤8至步骤19直至当前演化代数达到最大代数后结束，执行过程中得到的最优个体Bestt即为水质模型参数的辨识结果。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种基于适应性策略差分演化的水质模型参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，选择水质模型，并确定水质模型的待辨识参数以及待辨识参数的个数D；然后通过实验采集水质模型的样本数据，包括水质模型的实验输入值和实验输出值；
步骤2，设置种群规模Popsize；
步骤3，设置最大代数MaxT；
步骤4，令当前演化代数t＝0；
步骤5，令杂交率Cri t＝0.9，缩放因子Fi t＝0.5，策略因子其中下标i＝1,2,...,Popsize；
步骤6，随机初始化种群中的Popsize个个体，其中种群中每个体存储了水质模型的D个待辨识参数值；
步骤7，根据采集的样本数据计算种群中每个个体的适应值，然后保存种群中的最优个体Bestt；
步骤8，令计数器bi＝1；
步骤9，如果计数器bi大于种群规模Popsize，则转到步骤18，否则转到步骤10；
步骤10，利用混沌映射生成校正因子IW，具体如下：
步骤10.1，随机产生一个[Popsize，Popsize×2]之间的正整数IN；
步骤10.2，随机产生一个[0，1]之间的实数pr；
步骤10.3，令校正因子IW＝pr，并令计数器mt＝1；
步骤10.4，如果计数器mt大于IN，则转到步骤10.9，否则转到步骤10.5；
步骤10.5，令中间变量fv＝IW；
步骤10.6，令校正因子IW＝fv×sin(fv×π)，其中sin为正弦函数，π为圆周率；
步骤10.7，令计数器mt＝mt+1；
步骤10.8，转到步骤10.4；
步骤10.9，令fv＝IW，然后令IW＝0.8+0.2×fv；
步骤11，按公式(1)计算当前杂交率NCrbi、当前缩放因子NFbi和当前策略因子NMubi：
其中rand为均匀随机实数产生函数；
步骤12，执行适应性策略差分变异算子产生变异个体具体如下：
步骤12.1，判断当前策略因子NMubi的值是否处于[0，0.333]区间，若是则转到步骤12.3，否则转到步骤12.2；
步骤12.2，判断当前策略因子NMubi的值是否处于(0.333，0.667]区间，若是则转到步骤12.5，否则转到步骤12.7；
步骤12.3，按公式(2)执行基于随机个体的变异策略生成变异个体
其中和为从种群中随机选择出来的三个个体，并且满足不等于
步骤12.4，转到步骤13；
步骤12.5，按公式(3)执行基于最优个体的变异策略生成变异个体
步骤12.6，转到步骤13；
步骤12.7，按公式(4)执行均值变异策略生成变异个体
其中为种群中的第个bi个体，RM为惯性因子，WM为均值因子，XMean为种群中所有个体的平均值；
步骤13，根据当前杂交率NCrbi基于变异个体和个体执行差分演化的杂交算子生成试验个体
步骤14，计算试验个体的适应值；
步骤15，执行差分演化的选择算子；
步骤16，如果优于则令杂交率然后令缩放因子并令策略因子否则保持杂交率缩放因子和策略因子不变；
步骤17，令计数器bi＝bi+1，然后转到步骤9；
步骤18，令当前演化代数t＝t+1；
步骤19，保存种群中的最优个体Bestt；
步骤20，重复步骤8至步骤19直至当前演化代数达到最大代数后结束，执行过程中得到的最优个体Bestt即为水质模型参数的辨识结果。
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