matlab基于遗传算法的高斯烟雨气体扩散模型代码

这里提供一个基于遗传算法的高斯烟雨气体扩散模型的 MATLAB 代码。该代码实现了基于遗传算法的参数优化，以最小化预测与实际观测数据之间的误差。

代码如下：

% 高斯烟雨气体扩散模型的遗传算法优化

% 清空工作区
clear all;
close all;
clc;

% 设置遗传算法参数
popSize = 50;       % 种群大小
nGen = 100;         % 迭代次数
nVar = 3;           % 变量数量：源强、风速、风向
VarSize = [1 nVar]; % 变量大小

% 定义遗传算法参数结构
gaOptions = gaoptimset('PopulationSize', popSize, 'Generations', nGen);

% 定义目标函数
objFunc = @(x) GaussPlumeObjFunc(x);

% 运行遗传算法优化
[x, fval] = ga(objFunc, nVar, [], [], [], [], [], [], [], gaOptions);

% 打印最优解
disp(['最优解：']);
disp(['源强：' num2str(x(1))]);
disp(['风速：' num2str(x(2))]);
disp(['风向：' num2str(x(3))]);
disp(['最小化误差：' num2str(fval)]);

% 定义高斯烟雨气体扩散模型目标函数
function f = GaussPlumeObjFunc(x)

    % 载入观测数据
    load('obsData.mat');

    % 定义源强、风速、风向变量
    Q = x(1);   % 源强
    V = x(2);   % 风速
    D = x(3);   % 风向

    % 定义常数
    alpha = 0.5;    % 扩散系数
    beta = 5;       % 沉降速率
    h = 1000;       % 烟囱高度
    z = 10;         % 观测高度
    sigma = 100;    % 高斯分布标准差

    % 计算预测值
    predictData = Q / (2 * pi * V * alpha * h) * exp(-(obsData(:, 1) - D).^2 / (2 * sigma^2)) .* ...
        exp(-(z - h - beta * obsData(:, 2)) / (V * alpha));

    % 计算误差
    f = sum((obsData(:, 3) - predictData).^2);

end

其中，`obsData.mat`是一个MATLAB mat文件，包含观测数据，格式为三列，分别是$x$坐标、$y$坐标和污染物浓度。在该代码中，将观测高度设为10米，烟囱高度设为1000米，沉降速率设为5，高斯分布标准差设为100。

代码中使用了`gaoptimset`函数定义了遗传算法的参数，使用了`ga`函数运行了遗传算法优化，最终得到了最优解，即源强、风速和风向的值，以及最小化误差。

该代码可以根据实际情况进行修改，例如修改模型参数或观测数据格式。