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基于混合遗传算法估计vanGenuchten方程参数
  • ISSN号:1001-6791
  • 期刊名称:《水科学进展》
  • 时间:0
  • 分类:S152.7[农业科学—土壤学;农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]太原理工大学水利科学与工程学院,山西太原030024
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(50379031);山西省科技攻关项目(2007D31069);山西省研究生创新项目(20081041)
中文摘要:

varIGenuchten(VG)方程是最常用的土壤水分特征曲线方程,其参数取值的精度直接影响到土壤水分运动方程计算的精度。该文建立了vG方程参数的优化模型,构建遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法对其进行求解,并进行了数值试验。结果表明采用混合遗传算法比普通遗传算法不但提高了收敛效率,而且收敛迭代次数也大大减少;采用混合遗传算法估计参数的精度比非线性单纯形法和阻尼最小二乘法要高一些,而且不需要给参数初值。因此,混合遗传算法可以作为估计VG方程参数的一种新方法。

英文摘要:

The van Genuchten equation is the most commonly used soil characteristic curve equation, and its parameter value precision directly affects the soil water movement equation computation precision. In this paper, the parameter optimized model for van Genuchten equation was established, and the hybrid genetic algorithm which combines genetic algorithm with I_even- berg-Marquardt optimization algorithm was used to solve it. A series of numerical experiments were conducted to verify the model. The results show that the hybrid genetic algorithm has the higher convergence efficiency than the ordinary genetic algo- rithm, moreover the number of convergence iteration also reduces greatly. The hybrid genetic algorithm has the higher estimate parameter precision than the nonlinear simplex method and the damped least squares method, moreover, do not need the initial parameter value. Therefore, the hybrid genetic algorithm can be can be used to estimate van Genuchten equation parameters as a new method.

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期刊信息
  • 《水科学进展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国水利部
  • 主办单位:水利部交通运输部 南京水利科学研究院 中国水利学会
  • 主编:张建云
  • 地址:南京市广州路225号
  • 邮编:210029
  • 邮箱:skxjz@nhri.cn
  • 电话:025- 85829770
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-6791
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1309/P
  • 邮发代号:28-146
  • 获奖情况:
  • 全国水利系统优秀期刊、全国中文核心期刊(1996),1999年第三次被评为江苏省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24332