【摘 要】
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粒子群优化算法是通过粒子记忆、追随当前最优粒子,并不断更新自己的位置和速度来寻找问题的最优解.为了克服标准粒子群算法存在着早熟收敛、难以处理问题约束条件等缺点,本研究对递减惯性权值进行了改进,将其表示为粒子群进化速度与群体平均适应度方差的函数;给出了适合PSO算法的约束处理机制,提出了一种改进自适应粒子群算法,并将其应用于水库优化调度中.实例计算并与经典方法相比,表明该方法原理简单、易编程实现,能
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院,西安,710048
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粒子群优化算法是通过粒子记忆、追随当前最优粒子,并不断更新自己的位置和速度来寻找问题的最优解.为了克服标准粒子群算法存在着早熟收敛、难以处理问题约束条件等缺点,本研究对递减惯性权值进行了改进,将其表示为粒子群进化速度与群体平均适应度方差的函数;给出了适合PSO算法的约束处理机制,提出了一种改进自适应粒子群算法,并将其应用于水库优化调度中.实例计算并与经典方法相比,表明该方法原理简单、易编程实现,能以较快的速度收敛于全局最优解.
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本文介绍了协整分析理论,结合第二松花江流域上下游的年径流量,阐述了单位根检验,协整检验,误差修正模型的理论与分析方法,采用白山站和丰满站1933年至1998年的年径流量资料,用协整分析的方法建立模型,对丰满站1989年至1998年的年径流量进行预测研究,研究结果表明基于协整与误差修正模型进行预测是有效的.
本文回顾了国内外地下水动态预测的各种模型,将这些模型划分为确定性模型和随机模型两大类,指出了各种模型的适用条件及存在问题.最后提出了提高地下水动态预测的可靠性与精度的两条途径:一是建立既能描述地下水系统内部特征也能反映其外部特征的确定性-随机耦合模型,二是建立地下水运动的随机微分方程模型,并将系统内部参数作为随机变量,将其外部环境因素也作为随机时间序列引入地下水流定解问题,并给出解的概率分布.
在分析以往年径流预测方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了年径流预测模型,并将其应用于新疆维吾尔自治区伊犁河的雅马渡水文站年径流预测中.实例结果表明:该模型预测精度高、泛化能力强、计算速度快,能够有效地应用于年径流预测.
以日最大流量序列和日流量频次序列为基础,利用有序聚类法对双因子样本序列进行定量分期研究,并与现有多种方法计算的分期结果相比较,验证其合理性.三峡水库应用结果表明:有序聚类法既可考虑汛期划分的多个影响因子,又不破坏样本序列的时序性,划分精度可细分至日,可获得相对合理的汛期分期结果.
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