【摘 要】
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为了解决传统优化算法在Sacramento模型参数估计中存在早熟、收敛速度慢、容易陷入局部最优和传统求解过程出现模型模拟吻合度较差等问题。对于人工生成的理想水文资料,分别
【机 构】
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西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,西安理工大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家“863”计划项目（2006AA01A126）, 国家自然科学基金项目（50979088）, 陕西省国际合作重点项目（2008kw-32）
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为了解决传统优化算法在Sacramento模型参数估计中存在早熟、收敛速度慢、容易陷入局部最优和传统求解过程出现模型模拟吻合度较差等问题。对于人工生成的理想水文资料,分别采用SCE-UA算法、并行遗传算法（PGA）、改进粒子群算法（SMSE-PSO）和提出的免疫克隆选择算法（ICSA）进行参数率定,比较结果选出最优算法,同时,将最优算法与多步骤参数估计方法结合进行实测资料的洪水预报,并比较单步骤与多步骤方法的预报效果。结果表明：ICSA收敛结果更好,效率和精度更高,将其与多步骤参数估计结合提高了洪水预报精
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