【摘 要】
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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
【机 构】
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南京大学国际地球系统科学研究所,中科院大气物理所全球变化东亚区域研究中心 江苏南京 210093；南京大学地理与海洋科学学院,江苏南京 210093,北京 100029
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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。
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