[发明专利]一种水质机理模型遥感预报动力学系统与方法

权利要求书

1.一种水质机理模型遥感预报动力学系统，其特征在于，包括模型构建模块、模型结合模块、参数获取模块、分析计算模块、辨识模块和水质预测模块，所述模型构建模块、模型结合模块、参数获取模块、分析计算模块、辨识模块和水质预测模块依次连接，所述模型构建模块，基于水质指标，DO、Phyt、BOD、OP、PO4、ON、NH3-N和NO3-N，建立水质机理模型，所述模型结合模块，将水质机理模型和混杂动态系统结合，建立可描述水体不同状态和水质退化过程的混杂水质机理模型，所述参数获取模块，用于通过混杂水质机理模型对水体环境分析获得多个离散模态，不同离散模态表示水体的不同状态，对应水质机理模型的不同模型水质参数，所述分析计算模块，用于对混杂水质机理模型中的模型参数通过参数敏感性分析方法计算出敏感性参数，所述辨识模块，利用果蝇优化算法辨识混杂水质机理模型中的水质参数，所述水质预测模块，利用蒙特卡洛仿真预测水质演化过程，获得水质指标未来时刻取值的概率分布，实现水质预测。

2.根据权利要求1所述的一种水质机理模型遥感预报动力学系统，其特征在于，所述水质机理模型的数学模型为溶解氧、浮游植物、碳生化需氧量、有机磷、正磷酸盐、有机氮、氨氮和硝酸盐氮8个水质指标方程组成的一组非线性连续微分方程组。

3.根据权利要求1所述的一种水质机理模型遥感预报动力学系统，其特征在于，所述水质预测模块采用交互多模型算法估计水质演化状态，对水质的健康风险进行评估。

4.一种水质机理模型遥感预报动力学的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1建立水质机理模型，基于水质指标，DO、Phyt、BOD、OP、PO4、ON、NH3-N和NO3-N，建立水质机理模型；

S2将水质机理模型和混杂动态系统结合，建立可描述水体不同状态和水质退化过程的混杂水质机理模型；

S3通过混杂水质机理模型对水体环境分析获得多个离散模态，不同离散模态表示水体的不同状态，对应水质机理模型的不同模型水质参数；

S4对混杂水质机理模型中的模型参数通过参数敏感性分析方法计算出敏感性参数；

S5利用果蝇优化算法辨识混杂水质机理模型中的水质参数；

将果蝇优化算法寻优过程中的模型参数代入味道浓度函数中，获得该组模型参数的味道浓度，在果蝇种群中，对比每个果蝇的味道浓度，并找出最优的味道浓度和该果蝇位置，其余果蝇利用视觉飞往所述的最佳位置，最后在不断迭代过程中获得最优参数解；

S6利用蒙特卡洛仿真预测水质演化过程，获得水质指标未来时刻取值的概率分布，实现水质预测。

5.根据权利要求4所述的一种水质机理模型遥感预报动力学方法，其特征在于，所述步骤S5果蝇优化算法中的味道浓度根据水质指标在各时刻的误差来设置，误差越小，味道浓度越佳，代表未知参数越优。

6.根据权利要求4所述的一种水质机理模型遥感预报动力学方法，其特征在于，所述DO、Phyt、BOD、OP、PO4、ON、NH3-N和NO3-N分别为溶解氧、浮游植物、碳生化需氧量、有机磷、正磷酸盐、有机氮、氨氮和硝酸盐氮。

7.根据权利要求1所述的一种水质机理模型遥感预报动力学方法，其特征在于，所述步骤S5对比寻优过程：排列果蝇，找到味道浓度最小的果蝇，将该果蝇位置记为最优位置；保存最小味道浓度为最佳味道浓度；重新定位果蝇群体位置。