利用1stOpt优化路面排水水质模型参数——深度学习应用

"路面排水水质模型参数优化率定-deeplearning深度学习笔记v5.61" 本文主要探讨的是路面排水水质模型的参数优化率定，利用深度学习技术进行模型改进。在环境科学和水文学领域，准确的路面排水模型对于城市雨水管理至关重要，因为它可以帮助预测污染物排放量，从而制定有效的排水系统设计和污染控制策略。 路面排水水质模型描述了降雨过程中污染物随水流从道路表面流失的过程。模型的核心方程为(3-4)，其中Lt表示t时刻的污浊负荷流出量（单位：g/m²/hr），k是污浊负荷流出系数（单位：1/mm），Qt是t时刻的雨水流出强度（单位：mm/hr），St和St+1分别是t和t+1时刻的路面堆积负荷残存量（单位：g/m²）。模型中考虑的主要污染物是生化需氧量（BOD）和化学需氧量（COD）。 在实际应用中，模型参数需要通过实测数据进行优化率定。在这个例子中，使用了6次实测数据，包括BOD和COD的初期污浊负荷量（SBOD和Scod）以及相应的流出系数（Kbod和Kcod）。参数总数为14个，其中BOD和COD各有6个初期负荷量和2个流出系数。模型的求解工具是1stOpt，这是一种强大的数学优化分析软件，特别适合处理非线性复杂模型的参数估算。 1stOpt软件由七维高科有限公司开发，具有全球领先的通用全局优化算法（UGO），它克服了传统迭代法对初始值的依赖。用户无需提供精确的参数初始值，软件可以自动通过全局优化算法找到最优解。这一点相对于其他流行软件如Matlab、OriginPro、SAS等具有显著优势，因为这些软件往往需要用户设定合适的初始值以确保计算收敛。 在国内外的软件比较中，1stOpt以其强大的寻优和容错能力脱颖而出。尽管其他知名软件如OriginPro、Matlab、SPSS等在非线性曲线拟合和参数优化方面广泛应用，但它们通常依赖于局部最优法，对初始值的选择非常敏感。相比之下，1stOpt在大多数情况下都能找到正确的结果，尤其在参数数量较大时，能显著减少用户在寻找合适初始值上的困扰。 路面排水水质模型参数优化是环境科学中的关键问题，1stOpt作为一款优秀的优化工具，通过其独特的全局优化算法为解决这一问题提供了有力支持。结合深度学习技术，可以进一步提高模型的预测精度和适应性，从而更好地服务于城市雨水管理和环境污染控制。