一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法。该方法主要是根据污染源在地表水中的扩散规律通过数学方法建立水污染扩散模型，并通过耦合概率密度的方法推导水污染扩散的溯源方法，将其转化为水污染溯源模型；对于模型的求解，采用改进的萤火虫算法进行求解，从萤火虫算法容易陷入局部极值和在极值点处震荡收敛速度慢两个方面进行改进，利用划分萤火虫子种群和自适应步长方法，来加强萤火虫算法的全局搜索能力和收敛速度，从而更加准确的进行水污染溯源相关参数推导，提高水污染溯源的精度。污染溯源的精度。污染溯源的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法


[0001]本专利技术属于水环境质量监测领域，具体说是一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法。

技术介绍

[0002]水是人赖以生存的根基，内陆河流的水质情况关系着人民群众的生命健康安全，因此，对于河流污染问题的监测溯源研究有着及其重要的现实意义。
[0003]近些年，水污染事件频发，传统的通过人工排查排放污染企业的手段消耗人力资源多，排查周期长，并且可能存在瞒报或者不报的情况，因此通过信息系统自动化监测污染并溯源的手段迫在眉睫，通过信息化监测溯源能够给政府决策提供一定的信息支持。

技术实现思路

[0004]为了更好的监管企业的排污情况，并且在污染出现时快速定位污染企业，本专利技术提供的一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法，可快速精确的定位排污企业，从而对人民群众的水资源安全提供科学支持。
[0005]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：
[0006]一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法，包括以下步骤：
[0007]获取监测站采集的重金属污染物信息和监测站处的河道信息；
[0008]基于改进的萤火虫算法，利用重金属污染物信息和河道信息，得到污染物的排放位置和排放时间；
[0009]基于改进的萤火虫算法，利用污染物的排放位置和排放时间，得到污染物的排放浓度；
[0010]将污染物的排放位置、排放时间、排放浓度进行汇总生成清单并可视化。
[0011]所述重金属污染物信息包括：污染物类型type、type类型污染物在河水内的降解系数k、污染物浓度C、当前时间t；所述监测站处的河道信息包括：当前位置河道水流速度u、监测站相对于河道的位置信息x、当前河道的弥散系数E。
[0012]所述改进的萤火虫算法包括以下步骤：
[0013]1)构建目标函数f(X)
[0014]其中，X＝(x1,x2,...,x
d
)；
[0015]2)设置萤火虫数目为m，萤火虫子群数为n，各萤火虫子种群分别设置光强吸收系数γ、最大吸引度因子β0,步长因子α，根据目标函数设定收敛条件，在求解空间内随机生成各萤火虫的初始位置
[0016]X
ij
＝(x
ij1
,x
ij2
,...x
ijd
)
[0017]其中：j＝1,2...,n；i＝1,2,...,m/n，X
ij
表示在子种群j中第i只萤火虫的位置，d表示自变量的维度。
[0018]3)将萤火虫初始位置X
ij
代入目标函数f(X)，计算各子种群中第i只萤火虫的最大
荧光度
[0019]I
0ij
＝f(X
ij
)
[0020]其中，I
0ij
表示位置X
ij
的萤火虫的荧光度；
[0021]计算子种群内萤火虫之间的相对吸引度
[0022][0023]其中，X
i
′
j
表示子种群j中第i
′
只萤火虫的位置，i≠i
′
，r
ii
′
表示子种群j中第i和第i
′
只萤火虫之间的空间距离，定义为r
ii
′
＝||X
ij
‑
X
i
′
j
||；
[0024]各子种群中萤火虫个体开始位置进化，根据下式更新空间位置
[0025]X
ij
(r+1)＝X
ij
(r)+β(X
i
′
j
(r)
‑
X
ij
(r))+α(rand
‑
1/2)
[0026]其中：α＝α
×
Δα，Δα为步长衰减系数,取值范围(0.95,1)；rand为在[0，1]内服从均匀分布的随机因子，r表示当前为第几次迭代；
[0027]4)记录每个子种群当前的使目标函数最小的个体数据值作为最优个体数据，如果当前数据值和过去4次迭代值连续变化量小于10
‑3，返回步骤3)，根据其它子种群最优个体学习，并更新；
[0028]5)根据公式α＝α
×
Δα调整步长；
[0029]6)迭代步骤3)到步骤5)直至达到最大迭代次数或者提前使目标函数得到最小值。
[0030]计算污染物的排放位置和排放时间时，所述改进的萤火虫算法的，目标函数为：
[0031]min[abs(1
‑
r)][0032]其中：
[0033][0034]其中，C
i
为观测浓度系列i＝1,2,3,
…
,n，为观测浓度平均值，n表示观测浓度数据的个数；P
i
为逆向概率密度系列i＝1,2,3,
…
,n；为逆向概率密度平均值；r代表两个系列之间的相关系数；P
i
为通过下式代入不同的监测站监测时间t
d
,监测站监测位置x
d
组合获得的一系列与观测浓度相对应的值
[0035][0036]其中，P(x
s
,t
′
)为由监测站位置观测断面x
d
判定的t'时刻污染源在x
s
处的逆向概率密度；u为河渠断面平均流速，E为河渠纵向离散系数，k为污染物质降解系数。
[0037]计算污染物的排放浓度时，所述改进的萤火虫算法的，目标函数为：min(∑ω
i
(m0c
i
‑
C
i
)2)
[0038]其中，c
i
为污染物正向位置概率密度；
[0039][0040]其中，m0为瞬时排放污染物质初始面源强度，
[0041][0042]其中，x0为污染源位置坐标，t0为突发污染发生时间，u为河渠断面平均流速，E为河渠纵向离散系数，k为污染物质降解系数。
[0043]一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源系统，包括：
[0044]数据获取模块，用于获取监测站采集的重金属污染物信息和监测站处的河道信息；
[0045]第一萤火虫运算模块，用于基于改进的萤火虫算法，利用重金属污染物信息和河道信息，得到污染物的排放位置和排放时间；
[0046]第二萤火虫运算模块，用于基于改进的萤火虫算法，利用污染物的排放位置和排放时间，得到污染物的排放浓度；
[0047]输出模块，用于将污染物的排放位置、排放时间、排放浓度进行汇总生成清单并可视化。
[0048]一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源系统，包括存储器和处理器；所述存储器，用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取监测站采集的重金属污染物信息和监测站处的河道信息；基于改进的萤火虫算法，利用重金属污染物信息和河道信息，得到污染物的排放位置和排放时间；基于改进的萤火虫算法，利用污染物的排放位置和排放时间，得到污染物的排放浓度；将污染物的排放位置、排放时间、排放浓度进行汇总生成清单并可视化。2.根据权利要求1所述的一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法，其特征在于，所述重金属污染物信息包括：污染物类型type、type类型污染物在河水内的降解系数k、污染物浓度C、当前时间t；所述监测站处的河道信息包括：当前位置河道水流速度u、监测站相对于河道的位置信息x、当前河道的弥散系数E。3.根据权利要求1所述的一种基于改进FA算法的河流突发污染事件溯源的方法，其特征在于，所述改进的萤火虫算法包括以下步骤：1)构建目标函数f(X)其中，X＝(x1,x2,...,x
d
)；2)设置萤火虫数目为m，萤火虫子群数为n，各萤火虫子种群分别设置光强吸收系数γ、最大吸引度因子β0,步长因子α，根据目标函数设定收敛条件，在求解空间内随机生成各萤火虫的初始位置X
ij
＝(x
ij1
,x
ij2
,...x
ijd
)其中：j＝1,2...,n；i＝1,2,...,m/n，X
ij
表示在子种群j中第i只萤火虫的位置，d表示自变量的维度；3)将萤火虫初始位置X
ij
代入目标函数f(X)，计算各子种群中第i只萤火虫的最大荧光度I
0ij
＝f(X
ij
)其中，I
0ij
表示位置X
ij
的萤火虫的荧光度；计算子种群内萤火虫之间的相对吸引度其中，X
i
′
j
表示子种群j中第i
′
只萤火虫的位置，i≠i
′
，r
ii
′
表示子种群j中第i和第i
′
只萤火虫之间的空间距离，定义为r
ii
′
＝||X
ij
‑
X
i
′
j
||；各子种群中萤火虫个体开始位置进化，根据下式更新空间位置X
ij
(r+1)＝X
ij
(r)+β(X
i
′
j
(r)
‑
X
ij
(r))+α(rand
‑
1/2)其中：α＝α
×
Δα，Δα为步长衰减系数,取值范围(0.95,1)；rand为在[0，1]内服从均匀分布的随机因子，r表示当前为第几次迭代；4)记录每个子种群当前的使目标函数最小的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周晓磊，王宁，赵栋梁，窦志强，武暕，宋春梅，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：