基于遗传-模拟退火算法修正高斯烟羽模型参数

高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响，难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题，首先在经验参数作为先验值的基础上，通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正，根据观测结果调整模型参数，提高模型的准确性；然后，为进一步优化参数修正结果，引入模拟退火算法，通过随机搜索和逐步降温的策略来跳出遗传算法可能陷入的局部最优解，进一步改善模型的性能。为了评估修正效果，建立一个基于权重的模型值与观测值之间差异的适应度函数，通过比较修正前后的误差率来判断参数修正对高斯烟羽模型的影响程度。仿真实验的结果表明，所提出的遗传-模拟退火算法模型能够有效地修正高斯烟羽模型中的扩散参数，修正后的模型在预测污染物浓度方面的误差率下降了89.40%。所提模型可为环境保护和污染防治提供重要的理论支撑和决策依据，具有较大的应用潜力。