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首页> 外文期刊>Journal of Hydroinformatics >A comparative study in aquifer parameter estimation using MFree point collocation method with evolutionary algorithms
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A comparative study in aquifer parameter estimation using MFree point collocation method with evolutionary algorithms

机译：MFree点配点法与进化算法在含水层参数估计中的比较研究。

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摘要

In this study, we present a comparative assessment of simulation-optimization (S-O) models to estimate aquifer parameters such as transmissivity, longitudinal dispersivity, and transverse dispersivity. The groundwater flow and contaminant transport processes are simulated using the mesh-free radial basis point collocation method (RPCM). Four different S-O models are developed by combining the RPCM model separately with genetic algorithm (GA), differential evolution (DE), cat swarm optimization (CSO), and particle swarm optimization (PSO). The objective of the S-O model is to minimize a composite objective function with transmissivity, longitudinal dispersivity, and transverse dispersivity as decision variables. Hydraulic head and contaminant concentration at observation points are the state variables. The S-O models are used to estimate aquifer parameters of a confined aquifer with nine zones. It is found that RPCM-based DE, CSO, and PSO models are more accurate in estimating aquifer parameters than RPCM-GA. However, for noisy observed data, the RPCM-CSO model outperforms other models. The efficiency of the RPCM-CSO model over other models is further established by performing reliability analysis to the noisy observed data set. The comparative study reflects the efficacy of CSO over GA, DE, and PSO.
机译：在本研究中，我们对模拟优化（S-O）模型进行了比较评估，以估算含水层参数，例如透射率，纵向色散和横向色散。使用无网格径向基点配置方法（RPCM）模拟了地下水的流动和污染物的输送过程。通过将RPCM模型与遗传算法（GA），差分进化（DE），猫群优化（CSO）和粒子群优化（PSO）分别组合，开发了四种不同的S-O模型。 S-O模型的目标是最小化以透射率，纵向色散和横向色散作为决策变量的复合目标函数。状态变量是液压头和观察点处的污染物浓度。 S-O模型用于估计具有9个区域的承压含水层的含水层参数。发现基于RPCM的DE，CSO和PSO模型在估算含水层参数方面比RPCM-GA更准确。但是，对于嘈杂的观测数据，RPCM-CSO模型优于其他模型。通过对嘈杂的观测数据集进行可靠性分析，可以进一步建立RPCM-CSO模型相对于其他模型的效率。对比研究反映了CSO相对于GA，DE和PSO的功效。

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