基于群智能算法的土壤水分特征曲线模型参数优化

作者：李宇; 刘玲^*; 薛铸

来源：节水灌溉, 2023, (12): 57-65.

• Van-Genuchten模型
• 参数优化
• 高斯混沌变异
• 改进蜣螂算法(CDBO)

土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型（以下简称VG模型），因其拟合精度高、适应性广被广泛应用，但VG模型的参数多（θ, θr, θs, h, α, n, m），其参数拟合属于非线性问题。为提高参数拟合的精度，引入高斯混沌变异理论将蜣螂优化算法(DBO)进行改进，使用Circle混沌序列增加种群多样性，提高初始解质量，形成CDBO优化算法。将DBO,CDBO算法分别应用于VG模型参数优化并计算模拟含水量，使用MATLAB R2021a仿真软件和SPSS26软件进行仿真模拟以及数据分析。结果表明使用CDBO优化后的VG模型含水量模拟值与实测值的误差范围在(0, 0.8），而DBO在(0, 3.0)；最后结合HYDRUS-2D软件进行土壤水分运移模拟，采用SPSS26软件对模拟结果进行曲线估算分析，优化前后均方根误差值(RMSE)分别是0.051、0.039，决定系数(R2)分别是0.733,0.859。结果表明CDBO算法优化后的VG模型在含水量模拟及土壤水分特征描述中有更高的精确度和更强的适用性。

• 出版日期2023
• 单位天津农学院