基于遗传算法的新安江模型日模拟参数优选研究

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• 出版年：2006
• 作者：陈炯烽；张万昌
• 单位1：南京大学国际地球系统科学研究所
• 单位2：南京大学地理与海洋科学学院
• 出生年：1982
• 学历：硕士
• 语种：中文
• 作者关键词：新安江模型；遗传算法；参数优选；日模型
• 起始页：32
• 总页数：7
• 经费资助：国家重点基础研究发展计划973项目（2001CB309404和2006CB400502）和中科院“百人计划”项目（8-047401）资助。
• 刊名：水文
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 主管单位：中华人民共和国水利部
• 主办单位：水利部水文局；水利部水利信息中心
• 主编：张建云
• 地址：北京白广路二条2号
• 邮编：100053
• 电子信箱：j.hyd@.mwr.gov.cn
• 卷：26
• 期：04
• 期刊索取号：P490.6144-17
• 核心期刊：全国中文核心期刊

摘要

在概念性水文模型的参数率定中，目前还没有一个传统优化方法能够提供保证足够高效和稳定性的算法。为了克服传统优化方法中局部收敛性的缺点，近年来利用遗传算法通过计算机准确稳定地进行概念性水文模型的参数优选的尝试得到越来越多的重视和发展。目前优选水文模型待定参数，大多是从次洪模型的方面去讨论，有关日模拟模型的遗传算法参数优选讨论的较少。本文系统分析了基于遗传算法的新安江模型日模拟参数的自动优选， 同时针对遗传算法在模型参数众多的情况下时间效率低下问题，通过利用新安江模型参数分层原理与模型参数敏感性分析对优选结果影响，提出一套简化的日模型参数遗传算法优选方案。经过流域模拟检验，该优选方案可行，运行效率高，可以作为类似模型遗传算法参数率定快速、有效的方案。