【摘 要】
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水文地质参数寻优结果的好坏会直接影响到地下水数值模拟的精度,而参数寻优结果很大程度上取决于寻优方法的选择。粒子群算法是一种基于群智能的随机全局寻优方法,算法的缺陷
【机 构】
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同济大学水利工程系,南京大学水科学系
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水文地质参数寻优结果的好坏会直接影响到地下水数值模拟的精度,而参数寻优结果很大程度上取决于寻优方法的选择。粒子群算法是一种基于群智能的随机全局寻优方法,算法的缺陷是后期搜索效率低劣。基于随机寻优算法的混合策略,引入有效的约束处理手段和粒子群算法惯性因子的动态非线性调整技术,有机融合粒子群算法与Hooke-Jeeves方法,提出一种适用于水文地质参数反演的HJPSO混合算法。应用研究表明,HJPSO混合算法在参数反演计算中求解精度高、收敛速度快、寻优性能强,是一种值得推广的水文地质参数识别方法。
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