b水庫排污問題數(shù)學(xué)模型(ii)(編輯修改稿)
2025-07-06 21:23 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 性，(9)式改寫為： (21)把(21)式代入到(10)式中，可計(jì)算出該化學(xué)污染物由水庫Ⅱ排放到干流的質(zhì)量，干流的污染物總質(zhì)量仍由兩水庫排放的污染物質(zhì)量的總和。對(duì)于兩水庫相互影響模型，(11)式改寫如下： (22)將(20)、(21)、(22)式代入到(12)、(13)、(14)、(15)、(16)、(17)，(19)式中，同理可討論出在兩水庫相互影響下，可揮發(fā)化學(xué)物質(zhì)使干流發(fā)生大面積污染的可能性，以及控制污染模型。 六、模型的推廣與應(yīng)用，在兩水庫間修建人工水渠，使兩水庫的水流可以相互影響，當(dāng)突發(fā)性事故污染發(fā)生時(shí)，兩水庫的水流能夠有效地稀釋污染物，對(duì)突發(fā)性事故污染問題有明顯的減弱作用，圖(1)證明了此結(jié)果的正確性及可行性。根據(jù)此模型的結(jié)論，在實(shí)際生活中，我們可以在兩個(gè)或三個(gè)地理?xiàng)l件合適的水庫間修建水渠，使彼此獨(dú)立的水環(huán)境相互影響，從而降低污染物對(duì)干流造成大面積污染的可能性。另外，針對(duì)突發(fā)性的事故污染，還可以在污染源附近加入相應(yīng)的污染物降解物質(zhì)，使降解系數(shù)增大，從而降低污染物對(duì)干流造成大面積的污染。該加入何種降解物質(zhì)，則要根據(jù)具體的污染物及相應(yīng)的化學(xué)原理來決定。 參考文獻(xiàn)：[1] 張玉清著，河流功能區(qū)水污染物容量總量控制的原理和方法，北京：中國環(huán)境科學(xué)出版社， 118－132，2001。[2] 姜啟源，數(shù)學(xué)模型(第三版)[M]，北京：高等教育出版社，2003。[3] 林芳榮等編譯，面污染源管理與控制手冊(cè)，廣州：科學(xué)普及出版社廣州分社， 15－43，1987，1，6。[4] 方子云主編，水資源保護(hù)工作工作手冊(cè)，河海大學(xué)出版社，1998，7。附錄遺傳算法程序function Geneticmaxgen=200。 sizepop=100。 fselect=39。tournament39。 fcode=39。float39。 pcross=[]。 fcross=39。float39。 pmutation=[]。 fmutation=39。float39。 lenchrom=[1 ]。 bound=[0 100000]。individuals=struct(39。fitness39。,zeros(1,sizepop)； avgfitness=[]。 bestfitness=[]。 bestchrom=[]。 for i=1:sizepop (i,:)=Code(lenchrom,fcode,bound)。 x=Decode(lenchrom,bound,(i,:),fcode)。 (i)=Aimfunc(x)。end[bestfitness bestindex]=min()。bestchrom=(bestindex,:)。avgfitness=sum()/sizepop。trace=[avgfitness bestfitness]。 for i=1:maxgen individuals=Select(individuals,sizepop,fselect)。 avgfitness=sum()/sizepop。 =Cross(pcross,lenchrom,... sizepop,fcross,[i maxgen])。 =Mutation(pmutation,lenchrom,... sizepop,fmutation,[i maxgen],bound)。 for j=1:sizepop x=Decode(lenchrom,bound,(j,:),fcode)。 (j)=Aimfunc(x)。 end [newbestfitness,newbestindex]=min()。 [worestfitness,worestindex]=max()。 if bestfitnessnewbestfitness bestfitness=newbestfitness。 bestchrom=(newbestindex,:)。 end (worestindex,:)=bestchrom。 (worestindex)=bestfitness。 avgfitness=sum()/sizepop。 trace=[trace。avgfitness bestfitness]。 end if ishandle(hfig) figure(hfig)。else hfig=figure(39。Tag39。,39。trace39。)。endfigure(hfig)。[r c]=size(trace)。plot([1:r]39。,trace(:,1),39。r39。,[1:r]39。,trace(:,2),39。b39。)。title([39。適應(yīng)度曲線 39。 39。終止代數(shù)＝39。 num2str(maxgen)])。xlabel(39。進(jìn)化代數(shù)39。)。ylabel(39。適應(yīng)度39。)。legend(39。平均適應(yīng)度39。,39。最佳適應(yīng)度39。)。disp(39。適應(yīng)度 變量39。)。x=Decode(lenchrom,bound,bestchrom,fcode)。% show in mand windowvpa(bestfitness,10)。vpa(x,10)。disp([bestfitness x])。function ret=AimFunc(x)z=quadl(39。f39。,7200,[],[],x)。ret=abs()。function y=f(t,x)y=7565./sqrt(*pi*t).*exp((x3*t).^(2)./(*t))。 pick=rand(1,sum(lenchrom))。 bits=ceil()。 temp=sum(lenchrom)1:1:0。 ret=sum(bits.*(2.^temp))。case 39。grey39。 pick=rand(1,sum(lenchrom))。 bi
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