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    188宝金博页面版: 基于SCE-A算法的新安江模型参数优化及应用

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    文档格式：PDF | 页数：6 | 浏览次数：100 | 上传日期：2013-10-11 19:23:54 | 文档星级：
    !"#： !"#$%&’( )#*++,#!"""!!-%"#."!.#"/#"".收稿日期：."!!!!!!!"基金项目：国家自然科学基金 （/"0&-"!&） ； 188宝金博页面版部博士学科点专项基金 （.""-""-0!!""/） ； 188宝金博页面版部长江学者和创新团队发展计划 （123"&!&）作者简介：董洁平 （!-%% —） ， 男， 湖南岳阳人， 硕士研究生， 主要从事水文模型与水文预报研究。4567*8： 9):;;<=!’$#>?6基于 $%&’() 算法的新安江模型参数优化及应用董洁平， 李致家， 戴健男（河海大学水文水资源学院， 江苏 南京.!""-%）摘要：为了减小水文模型参数优化中人工试错法和局部优化法的不确定性， 以一种快速有效的优化方法搜索到水文模型参数的全局最优解。以安徽呈村流域为例， 使用 @A45BC 算法对新安江模型参数进行优化， 日模型和次洪模型分别采用总体水量误差和对数绝对值误差作为目标函数， 分析优化结果并对优化参数进行检验。经检验分析， 日模型检验期确定性系数均达到 "D%， 次洪模型检验期确定性系数接近 "D-。研究结果表明， 采用 @A45BC 算法优化新安江模型参数可以取得较好结果， 目标函数的选择对参数优化有着重要作用。关键词：@A45BC 算法； 新安江模型； 参数优化； 安徽呈村流域中图分类号： E$$$D.文献标志码： C文章编号： !"""!!-%" （."!.） "/!"0%/!"’)**+,-./,01 02 $%&’() .+304,/56 /0 0*/,6,7./,01 028,1’ .19,.13 60:;+ *.4.6;/;4<!"=> ?,;*,13，@# A5,9,.，!)# ?,.11.1（!"##$%$ "& ’()*"#"%( +,) -+.$* /$0"1*2$0，’"3+4 5,46$*04.(，7+,84,% .!""-%，!34,+）)B</4.-/：1, ?F9GF H? I*,9 H;G J8?K788L ?:H*678 :7F76GHGF+ ?I 7 ;L9F?8?J*>78 6?9G8 F7:*98L 7,9 GIIG>H*MG8L，7,9 H? FG9<>GH;G <,>GFH7*,HL >7<+G9 KL H;G 67,<78 HF*78 7,9 GFF?F 7,9 8?>78 ?:H*6*N7H*?, 6GH;?9+，7 >7+G +H<9L O7+ >?,9<>HG9 *, H;GA;G,J><, O7HGF+;G9，*, C,;<* EF?M*,>G，<+*,J H;G @A45BC 78J?F*H;6 H? ?:H*6*NG H;G :7F76GHGF+ ?I H;G P*,’ 7,)*7,J6?9G8# 3;G H?H78 O7HGF Q<7,H*HL K787,>G GFF?F 7,9 8?J7F*H;6 7K+?8<HG GFF?F OGFG >;?+G, 7+ H;G ?K)G>H*MG I<,>H*?,+ ?I 97*8L+*6<87H*?, 7,9 ;?<F8L +*6<87H*?,，FG+:G>H*MG8L# 3;G ?:H*6*NG9 :7F76GHGF+ H;7H OGFG MGF*I*G9 +;?O H;7H H;G R7+;5@<HH>8*IIG>?GII*>*G,H O7+ "D% I?F 97*8L +*6<87H*?, 7,9 7::F?S*67HG8L "D- I?F ;?<F8L +*6<87H*?, *, H;G M78*97H*?, :GF*?9# 3;G FG+<8H++;?O H;7H H;G @A45BC 78J?F*H;6 *+ >7:7K8G ?I ?:H*67N*,J H;G P*,’ 7,)*7,J 6?9G8 :7F76GHGF+，7,9 H;G +G8G>H*?, ?I H;G?K)G>H*MG I<,>H*?, *+ *6:?FH7,H I?F :7F76GHGF ?:H*6*N7H*?,#C;D E04:<：@A45BC 78J?F*H;6；P*,’ 7,)*7,J 6?9G8；:7F76GHGF ?:H*6*N7H*?,；A;G,J><, O7HGF+;G9 *, C,;<* EF?M*,>G随着计算机技术的发展， 洪水预报和水资源管理等众多领域开始逐渐借助流域水文模型进行预报和管理， 模型模拟的效果除了和模型结构合理性有关以外， 还与模型参数的选择有重要关系。水文模型参数分为物理参数与过程参数 . 类， 物理参数代表着流域可以测量的物理特征， 如流域面积； 过程参数代表着不能直接测量的物理特征， 过程参数必须进行率定。一般来说， 水文模型参数的率定方法主要有人工试错法和自动优化法。人工试错法率定模型参数主要依据个人主观评估模拟结果， 很大程度上依赖调试人员的经验， 从而增加了模型的不确定性； 自动优化方法是随着计算机技术和应用数学的发展而迅速发展起来的参数率定方法， 应用于水文模型参数率定的自动优化方法主要可以分为局部优化方法和全局优化方法［!］。由于流域水文模型大多是非线性的， 局部优化算法受起始点影响较大， 对于不同的起始点会在不同的点结束运算， 从而带来不同的优化结果。赵人俊等［.］在进行新安江模型的参数率定时发现由于参数之间的相关最优不是一个点， 而是一个面。因此局部优化算法明显不适用于此类模型， 参数的率定必须用全局优化方法进行计算。水第 0" 卷第 / 期."!. 年 - 月河 海 大 学 学 报（ 自 然 科 学 版 ）T?<F,78 ?I U?;7* B,*MGF+*HL （R7H<F78 @>*G,>G+）V?8#0" R?#/@G:# ."!.

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