免疫进化捕食算法用于二维水质模型横向扩散系数优化

横向扩散系数Ez是河流二维水质数学模型污染物浓度分布计算的一个重要参数。常用的横向扩散系数Ez的求取方法有经验公式法、实测法、神经网络法［1］、相关系数极值法［2］等。实测法耗费人力、物力，财力，并且只能获得有限的数据。因此，实际中实施不便。用经验公式计算Ez值虽然简便，但因受河床的多因素影响，使经验公式的适用性受到限制。神经网络应用于横向扩散系数的模拟，由于网络隐层节点数的确定还没有一致认可的方法，因而模拟计算结果随隐节点数选取不同而有变化。相关系数极值法由于计算繁琐，模型中的许多条件过于理想化，因而实用性受限。本文将经验公式法与实测法相结合，采用基于免疫进化优选的捕食搜索策略对河流水质横向扩散系数计算公式中的参数进行优化，并对优化得出的扩散系数公式进行外推检验。