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基于并行遗传算法的新安江模型参数优化率定方法
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2016-03-10
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本文结合新安江模型参数的特点,以洪峰流量、峰现时间和洪水总量的合格率为评价目标,定义了评价洪水性能目标的模糊合格率,提出了新安江模型参数率定的并行遗传算法,并在微机集群环境下,利用JAVA语言进行了算法编程。串行和并行遗传算法计算结果的比较表明,本文提出的并行遗传算法可以大大缩短优化过程的时间,得到较为稳定的模型参数。
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2004 年 11 月
水 利 学 报
SHUILI XUEBAO 第 11 期
收稿日期 20031027
基金项目 国家自然科学基金资助50479055
作者简介 武新宇1979 男 吉林长春人 博士生 主要研究方向为并行计算与网格计算
文章编号05599350200411008506
基于并行遗传算法的新安江模型参数优化率定方法
武新宇 程春田 赵鸣雁
大连理工大学 土木水利学院 辽宁 大连 116024
摘要本文结合新安江模型参数的特点 以洪峰流量 峰现 时间和 洪水总 量的合 格率为评价目标 定 义了评 价洪水
性能目标的模糊合格率 提出了新安江模型参数率定的并 行遗传算法 并在 微机集 群环境下 利用 JAVA 语 言进行
了算法编程 串行和并行遗传算法计算 结果 的比较 表明 本文提出 的并 行遗传 算法 可以大 大缩 短优 化过程 的时
间 得到较为稳定的模型参数
关键词并行计算遗传算法参数率定新安江模型集群
中图分类号P334 文献标识码A
概念性降雨径流模型参数率定一直是水文预报的重要内容 国内外研究得较多的参数率定优化方
法主要有 Rosenbrock
1
SCEUA
2 3
遗传算法GAs
4
等由于前两种方法有可能陷于局部最优 因此
自文献 4 首次将 GAs 方法应用于流域水文预报模型参数率定以来 遗传算法作为模拟生物在自然环
境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法 因其简单通用 鲁棒性强 可以处
理非解析式的目标函数和约束等特点 已成为水文模型参数率定方面一个活跃研究方向
4 7
文献 7
结合遗传算法和模糊优选模型提出了新安江模型参数率定新方法 有效的提高了参数率定的效率 但
将产汇流分开率定的方式不利于实际应用需要在进行汇流参数率定之前 对率定好的产流结果进行必
要调整 以消除对汇流参数率定的影响若将产汇流作为整体进行率定 由于参数变量增加而导致了解
空间急剧增加 增加了利用遗传算法寻优的难度 这将不可避免的带来过长的计算时间和获得理想解的
难度 因此有必要探索更为有效的参数率定方法
自20 世纪 70 年代计算机技术在流域水文模型参数建模领域应用以来 计算机现已成为流域运行
管理最基本的工具 现在计算机性能价格比已经得到极大提高 利用集群计算机技术提高流域水文建
模的效率已经成为可能考虑到遗传算法天然并行性和集群计算的高速并行性 本文结合新安江模型
参数率定特点 提出了新安江模型参数率定的并行遗传算法
8 10
以提高算法的计算速度和求解质量
为了区别解的非唯一性 针对洪水预报规范要求的评价洪水性能 3 个目标洪水总量洪峰 峰现时间合
格率 提出和定义了二种模糊合格率论文工作采用 Java 语言进行编程 基于 SQLServer 2000 数据库
利用 JPVM 消息传递接口
11
在 Windows 2000 微机集群上实现基于粗粒度并行遗传算法的新安江模型参
数的自动率定 计算结果和获得的并行信息表明 本文提出的方法是可行的 显著提高了求解速度和质
量
1 新安江模型参数优化率定的并行遗传算法
11 新安江模型 新安江模型是赵人俊教授于 1973 年提出的分散性模型
12
主要用于湿润与半湿润
地区 它把全流域分成许多个单元流域 对每个单元流域作产汇流计算 得出单元流域的出口流量过程
85
DO I :1013243/j cnki slxb200411014
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