扩域搜索遗传算法优化马斯京根参数及其应用

马斯京根法作为河道洪水预报的重要方法,参数和系数的率定是关键和难点,直接影响其预报精度。在详细阐述扩域搜索遗传算法基本思想和性能分析的基础上,以模拟结果与实测值的误差最小作为进化目标,直接搜索马斯京根法预报方程系数,获得河道上下游流量关系方程。对黄河下游夹河滩至高村的洪水过程进行研究,传统方法的平均绝对误差为240 m3/s,平均相对误差为0.13;遗传算法的平均绝对误差为95 m3/s,平均相对误差为0.05。结果表明:遗传算法精度明显高于传统方法。在实际应用中,对于河道洪水波的传播规律性变化较大的河道,应根据不同量级洪水来模拟洪水的传播规律,并对相应量级的洪水进行预报。