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- [6] Optimal choice of parameters for particle swarm optimization[J]. JournalofZhejiangUniversityScienceA(ScienceinEngineering), 2005, (06) : 528 - 534张丽平俞欢军胡上序
- [10] 粒子群算法在最优化问题中的研究[D]. 梁军.广西师范大学 2008
粒子群算法在新安江模型参数率定中的应用
被引：35
作者：
刘苏宁
[1
,2
]
甘泓
[2
]
魏国孝
[3
]
机构：
[1] 兰州大学资源环境学院
[2] 中国水利水电科学研究院水资源研究所
[3] 兰州大学西部环境与气候变化研究院
来源：
关键词：
径流模拟;
新安江水文模型;
PSO算法;
算法性能分析;
参数选择;
D O I：
10.13243/j.cnki.slxb.2010.05.003
中图分类号：
P333 [水文分析与计算];
学科分类号：
摘要：
选用1997年中国水文预报竞赛中降雨、蒸发、径流数据,重点研究在应用粒子群优化算法(PSO)率定新安江模型参数时,PSO算法中惯性权重、加速度常数和种群规模3个参数对算法性能的影响,并优选出适合于该问题的最优PSO参数区间。在此基础上率定出与研究流域匹配的新安江模型参数,定量评价了降雨径流模拟效果的优劣。另外,对PSO算法的效率和稳定性进行了简要分析。研究结果表明,PSO算法率定新安江模型参数的收敛效率较传统方法明显提高,稳定性普遍较好。
引用
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