9、基于自然算法的水资源可用性预测对比研究

基于自然算法的水资源可用性预测对比研究

1. 气候对水资源的影响

气候在自然生态系统中扮演着至关重要的角色。降雨模式和蒸散（ET）模式的改变会对流域的花卉生产产生影响，同时，流域的入渗和持水能力也会随着花卉种群数量和类型的变化而改变，进而影响流域的径流。因此，任何地区的气候模式稍有变化，都可能改变自然生态系统内的许多相互关系。

水资源可用性直接取决于降雨和蒸散，这两个变量模式的变化会改变国家、州或地区的水资源状况。许多科学家借助气候和水文模型以及政府间气候变化专门委员会（IPCC）提出的环境情景，探讨了气候对水资源可用性的影响。此外，气候变化对粮食生产、作物产量、水安全、营养不良和生计、地下水等方面的影响也在众多研究中得到了广泛讨论。

2. 基于自然的算法

基于自然的算法是优化算法系列中的最新成员，它们模仿不同自然系统和动物的决策过程。以下是几种常见的基于自然的算法：
- 人工神经网络（ANN） ：遵循人类神经系统的信号传输方法。其输出效率取决于问题向模型的传授程度。由于其开发的灵活性以及简化复杂非线性问题的能力，ANN成为最受欢迎的建模方法之一。
- 遗传算法（GA） ：遵循减数分裂细胞分裂时的自然选择理论，在特定搜索域内寻找给定问题的解决方案。交叉和相应的突变通过随机化产生，基因的选择基于适应度函数的值。GA主要用于优化问题，在有约束的封闭域内搜索最优解，也用于神经网络训练、插值、不同优化问题和预测等。
- 蚁群优化算法（ACO） ：由Marco Dorigo在其博士论文中提出，通过模仿蚁群寻找食物源的逻辑来寻