CN111339619B - 一种基于改进pso算法的lid系统设计方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法，包括如下步骤：①选址分析，即通过集成3S技术，从现状及规划用地角度对城市下垫面进行分析，识别出可以建设截流井和调蓄池的用地范围及面积上限；②以选址分析结果为基础，采用改进的PSO算法对SWMM模型进行二次开发，完成LID设施布置与规模计算。本发明通过集成3S技术、利用改进的PSO算法对SWMM排水模型进行二次开发，与人工分配核算方法对比，本方法可以以最小的工程投资来确定城市径流污染源头的控制指标。

Description

一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法
技术领域
本发明属于城市径流污染控制方法，特别涉及一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法。
背景技术
城市径流污染控制是海绵城市与黑臭水体治理的核心目标之一，是保护水环境，实现社会环境可持续发展、绿色发展需要解决的关键问题。LID系统方案设计作为源头控制手段，是城市径流污染控制方案编制的核心工作之一。目前该领域存在缺少较科学有效的全局系统性优化设计技术，主要依据径流污染源头控制率指标要求，人为主观分配各类型LID设施建设规模，难以实现全局最优的系统方案设计。因此在实际设计与工程实践中，难以进一步实现节约环保、绿色生态、低碳建设的目标。
发明内容
本发明的目的是克服上述现有技术中存在的不足，而提供一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法，该方法通过集成3S技术、利用改进的PSO算法对SWMM排水模型进行二次开发，与人工分配核算方法对比，本方法可以以最小的工程投资来确定城市径流污染源头的控制指标。
如上构思，本发明的技术方案是：一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法，其特征在于：包括如下步骤：
①选址分析，即通过集成3S技术，从现状及规划用地角度对城市下垫面进行分析，识别出可以建设截流井和调蓄池的用地范围及面积上限；其具体步骤为：
a.确定设计区域边界范围；
b.对城市下垫面RS原始影像资料分析处理，进行下垫面识别分类；
c.利用GPS现场定位，对步骤b中下垫面识别结果进行修正；
d.利用GIS平台对步骤c的成果进行处理转化，建立基于GIS平台的现状用地数据库；
e.根据规划用地图纸，建立基于GIS平台的规划用地数据库；
f.根据决策人员用地选址意见，建立基于GIS平台的人为决策选址数据库；
g.利用GIS的叠加分析功能对步骤d、e、f建立的数据库进行空间分析，确定每种LID设施可选址位置及用地面积上限；
②以选址分析结果为基础，采用改进的PSO算法对SWMM模型进行二次开发，完成LID设施布置与规模计算，具体步骤包括：
a.按照分区计算策略对设计区域进行分区；
b.按照粒子分组初始化策略，分区初始化粒子群方案；
c.调用SWMM计算引擎进行水力水质计算；
d.计算总建设成本和径流污染源头控制率；
e.比较用地面积和可用地面积关系；
f.对不满足径流污染源头控制率或可用地面积约束的粒子位置更新为上一次迭算后的位置；
g.按照分组进化策略对粒子群进行迭代更新；
h.返回步骤c迭算或满足步骤g终止条件终止迭算；
i.当所有可利用用地面积均被利用或达到指定迭代次数或建设成本边际递减率小于指定值时终止迭算。
上述LID可选址位置按照下表进行选取：
LID设施类型 LID设施可设置位置
下沉式绿地 绿地裸土
生物滞留带 绿地裸土
雨水花园 绿地裸土
植草沟，渗沟等 绿地裸土
透水铺装 小区道路
渗透路面 市政道路
绿色屋顶 建筑屋顶
雨水桶 雨落管下部
其中雨落管位置通过现场定位确定。
上述步骤②中的步骤b的粒子分组初始化策略为：按建设规模、污染物控制净量、建设成本这三个维度初始化粒子，提高散布和均匀性，具体为：
Ⅰ、按照单位建设成本的污染物源头控制率由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以建设成本和径流污染源头控制率、建设成本的基本方案为基点，随机生成初始方案；
Ⅱ、按照单位用地规模的污染物源头控制率由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以用地规模和污染物控制率、建设成本的基本方案为基点，随机生成初始方案；
Ⅲ、按照单位用地规模的建设成本由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以建设成本和用地规模、污染物控制率为基点，随机生成初始方案。
上述步骤②中的步骤g的分组进化策略为：
每次迭代先按照②中的步骤b生成的初始化粒子群方案提取组内最优值和组间最优值，分组组内优化，组间交互优化信息，具体通过对速度更新公式增加组内速度影响算子予以改进，
vid＝w*vid+c1r1(pid-xid)+c2r2(pld-xid)+c3r3(pgd-xid)    (1)
式中：
w——惯性因子；
vid——粒子的基础飞行速度；
xid——粒子当前位置；
pid——个体最优位置；
pld——组内最优位置；
pgd——全局最优位置；
c1r1——自身学习因子和随机度；
c2r2——组内学习因子和随机度；
c3r3——组间学习因子和随机度；
本发明具有如下的优点和积极效果：
1、本发明利用3S技术提出一种LID选址分析方法：即利用RS影响和GPS定位修正建立现状下垫面识别数据库、利用用地规划图建立规划用地识别数据库、利用GIS的空间分析功能分析LID设施可布置用地及面积上限。
2、本发明以选址分析结果为基础，采用改进的PSO算法对SWMM模型进行二次开发，完成LID设施布置与规模计算，从而达到用最小建设成本实现径流污染源头控制指标的目标。
附图说明
图1是选址分析的流程图；
图2是以选址分析结果为基础，采用改进的PSO算法对SWMM模型进行二次开发完成LID设施布置与规模计算的流程图。
具体实施方式
如图1、2所示：一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法，包括如下步骤：
1、选址分析，即通过集成3S技术，从现状及规划用地角度对城市下垫面进行分析，识别出可以建设截流井和调蓄池的用地范围及面积上限，其具体步骤为：
①确定设计区域边界范围；
②对城市下垫面RS原始影像资料分析处理，进行下垫面识别分类；
③利用GPS现场定位，对步骤2中下垫面识别结果进行修正；
④利用GIS平台对步骤③的成果进行处理转化，建立基于GIS平台的现状用地数据库；
⑤根据规划用地图纸，建立基于GIS平台的规划用地数据库；
⑥根据决策人员用地选址意见，建立基于GIS平台的人为决策选址数据库；
⑦利用GIS的叠加分析功能对步骤④、⑤、f⑥建立的数据库进行空间分析，确定每种LID设施可选址位置及用地面积上限，所述LID可选址位置按照下表进行选取：
Figure GDA0004103026100000051
Figure GDA0004103026100000061
其中雨落管位置通过现场定位确定；
2、以选址分析结果为基础，采用改进的PSO算法对SWMM模型进行二次开发，完成LID设施布置与规模计算，算法的目标是LID设施总建设成本，可以表示成以建设规模为自变量的函数。算法的约束条件有两个，一是设计方案的径流污染源头控制率要大于规定的径流污染源头控制率，除非所有可建设区域已全部利用；二是不同的LID设施要布置在相应的允许建设区域且面积不得超过允许建设用地面积上限。其具体步骤包括：
①按照分区计算策略对设计区域进行分区：将设计区域通过DEM地形结合GIS的填洼分析和坡向分析等空间分析功能划分成若干汇水分区，将粒子群按照汇水分区进行分组，组间可并行计算。可在不影响总寻优过程的前提下大幅减小计算量。
②按照粒子分组初始化策略，分区初始化粒子群方案；
粒子分组初始化策略按建设规模、污染物控制净量、建设成本这三个维度初始化粒子，提高散布和均匀性，具体为：
a.按照单位建设成本的污染物源头控制率由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以建设成本和径流污染源头控制率、建设成本的基本方案为基点，随机生成初始方案；
b.按照单位用地规模的污染物源头控制率由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以用地规模和污染物控制率、建设成本的基本方案为基点，随机生成初始方案；
c.按照单位用地规模的建设成本由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以建设成本和用地规模、污染物控制率为基点，随机生成初始方案；
③调用SWMM计算引擎进行水力水质计算；
④计算总建设成本和径流污染源头控制率；
⑤比较用地面积和可用地面积关系；
⑥对不满足径流污染源头控制率或可用地面积约束的粒子位置更新为上一次迭算后的位置；
⑦按照分组进化策略对粒子群进行迭代更新；
分组进化策略
每次迭代先按照②中三个维度生成的初始方案提取组内最优值和组间最优值，分组组内优化，组间交互优化信息。具体通过对速度更新公式增加组内速度影响算子予以改进。
vid＝w*vid+c1r1(pid-xid)+c2r2(pld-xid)+c3r3(pgd-xid)     (1)
式中：
w——惯性因子；
vid——粒子的基础飞行速度；
xid——粒子当前位置；
pid——个体最优位置；
pld——组内最优位置；
pgd——全局最优位置；
c1r1——自身学习因子和随机度；
c2r2——组内学习因子和随机度；
c3r3——组间学习因子和随机度；
⑧返回步骤③迭算或满足步骤⑦终止条件终止迭算；
⑨当所有可利用用地面积均被利用或达到指定迭代次数或建设成本边际递减率小于指定值时终止迭算。

Claims (4)

1.一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法，其特征在于：包括如下步骤：
①选址分析，即通过集成3S技术，从现状及规划用地角度对城市下垫面进行分析，识别出可以建设截流井和调蓄池的用地范围及面积上限；其具体步骤为：
a.确定设计区域边界范围；
b.对城市下垫面RS原始影像资料分析处理，进行下垫面识别分类；
c.利用GPS现场定位，对步骤b中下垫面识别结果进行修正；
d.利用GIS平台对步骤c的成果进行处理转化，建立基于GIS平台的现状用地数据库；
e.根据规划用地图纸，建立基于GIS平台的规划用地数据库；
f.根据决策人员用地选址意见，建立基于GIS平台的人为决策选址数据库；
g.利用GIS的叠加分析功能对步骤d、e、f建立的数据库进行空间分析，确定每种LID设施可选址位置及用地面积上限；
②以选址分析结果为基础，采用改进的PSO算法对SWMM模型进行二次开发，完成LID设施布置与规模计算，具体步骤包括：
a.按照分区计算策略对设计区域进行分区；
b.按照粒子分组初始化策略，分区初始化粒子群方案；
c.调用SWMM计算引擎进行水力水质计算；
d.计算总建设成本和径流污染源头控制率；
e.比较用地面积和可用地面积关系；
f.对不满足径流污染源头控制率或可用地面积约束的粒子位置更新为上一次迭算后的位置；
g.按照分组进化策略对粒子群进行迭代更新；
h.返回步骤c迭算或满足步骤g终止条件终止迭算；
i.当所有可利用用地面积均被利用或达到指定迭代次数或建设成本边际递减率小于指定值时终止迭算。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法，其特征在于：上述LID可选址位置按照下表进行选取：
其中雨落管位置通过现场定位确定。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法，其特征在于：上述步骤②中的步骤b的粒子分组初始化策略为：按建设规模、污染物控制净量、建设成本这三个维度初始化粒子，提高散布和均匀性，具体为：
Ⅰ、按照单位建设成本的污染物源头控制率由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以建设成本和径流污染源头控制率、建设成本的基本方案为基点，随机生成初始方案；
Ⅱ、按照单位用地规模的污染物源头控制率由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以用地规模和污染物控制率、建设成本的基本方案为基点，随机生成初始方案；
Ⅲ、按照单位用地规模的建设成本由高到低对LID设施按照单位建设规模进行排序，至所有可利用用地面积全部利用，以此构建以建设成本和用地规模、污染物控制率为基点，随机生成初始方案。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进PSO算法的LID系统设计方法，其特征在于：上述步骤②中的步骤g的分组进化策略为：
每次迭代先按照②中的步骤b生成的初始化粒子群方案提取组内最优值和组间最优值，分组组内优化，组间交互优化信息，具体通过对速度更新公式增加组内速度影响算子予以改进，
vid＝w*vid+c1r1(pid-xid)+c2r2(pld-xid)+c3r3(pgd-xid)     (1)
式中：
w——惯性因子；
vid——粒子的基础飞行速度；
xid——粒子当前位置；
pid——个体最优位置；
pld——组内最优位置；
pgd——全局最优位置；
c1r1——自身学习因子和随机度；
c2r2——组内学习因子和随机度；
c3r3——组间学习因子和随机度。
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