基于粒子群优化的多指标组合算子的大气污染预报模型

根据多指标组合算子法建立了大气污染物浓度预报的参数模型,并采用一种新颖的粒子群优化算法对大气污染物浓度预报模型中的参数进行优化。通过实例计算,该模型同线性回归、模糊模式识别、参数化组合算子方法进行了结果比较,结果表明,所建立的模型比前三种方法平均误差率小,吻合度好,具有较好的预测效果。     

基于粒子群算法的地下水水质评价模型

提出了基于s型生长曲线函数的地下水水质评价的污染损害率公式,并采用粒子群优化算法对水质污染损害率公式中的参数进行优化.将优化好的水质污染损害率公式用于某地20个采样点地下水水质评价,并与其它评价方法的评价结果进行了比较,结果表明公式能较好地用于地下水水质的综合评价,有明确的物理意义,简单适用,并具有一定的普适性.