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环境模型参数优化方法的比较
摘要点击 2522  全文点击 2934  投稿时间:2001-01-10  修订日期:2001-04-27
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中文关键词  参数优化  环境模型  CRS算法  SCE_UA算法  SimulatedAnnealing算法  AnnealingSimplex算法
英文关键词  parameter optimization  environmental model  CRS algorithm  SCEUA algorithm  Simulated-Annealing algorithm  Annealing-Simplex algorithm
作者单位
刘毅 清华大学环境科学与工程系环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京100084 
陈吉宁 清华大学环境科学与工程系环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京100084 
杜鹏飞 清华大学环境科学与工程系环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京100084 
中文摘要
      模型参数优化是通过极小化目标函数使得模型输出和实际观测数据之间达到最佳的拟合程度.由于环境模型本身的复杂性,常规优化算法难以达到参数空间上的全局最优.近年来,随着计算机运算效率的快速提高,直接优化方法得到了进一步开发与广泛应用.本文比较了CRS、SCEUA、SA和Annealing-Simplex等4种算法应用于环境模型参数优化的结果和计算效率.
英文摘要
      Parameters identification is achieved through the minimization of objective function based on model outputs and the observed data. Because of ever increasing complexity of environmental models, there are significant difficulty for conventional optimal methods to present a global optimization. On the contrast, however, direct optimization algorithms are widely developed in recent years due to increasing computer efficiency and show promising applications. Four direct optimal algorithms, i.e. CRS algorithm, SCE _ UA algorithm, SA algorithm and Annealing Simplex algorithm, were thus selected in this paper to compare their performances via case studies.

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