【摘 要】
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针对传统的自动优选方法、罗森布瑞克法和单纯形法对初值敏感性强，易陷入局部极值和标准二进制遗传算法精度较低的不足，从动态改变参数初值取值范围的角度提出了一种改进的遗传
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针对传统的自动优选方法、罗森布瑞克法和单纯形法对初值敏感性强，易陷入局部极值和标准二进制遗传算法精度较低的不足，从动态改变参数初值取值范围的角度提出了一种改进的遗传算法，用以解决降雨径流模型中的参数率定问题。以三水源新安江模型为例并结合密赛流域7年的降雨径流实测资料，用该方法得到了较优解，其率定期参数率定结果达到了《水文情报预报规范》的甲级标准。
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