水文模型参数优选的改进粒子群算法参数分析

被引：5

作者：

江燕 ^{[1
]}

刘昌明 ^{[1
,2
]}

武夏宁 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京师范大学水科学研究院

[2] 中国科学院地理科学与资源研究所

[3] 中国水利水电建设集团公司

来源：

水电能源科学 | 2009年 / 27卷 / 01期

关键词：

参数识别; 水文模型; 粒子群算法; 混合进化; 正交试验;

D O I：

暂无

中图分类号：

P333 [水文分析与计算];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

借鉴竞争演化和多种群混合进化的思想,对粒子群算法(PSO)进行改进,提出了序列主—从种群混合进化的粒子群算法(SMSE-PSO)。鉴于优选水文模型参数算法的有效性与算法控制参数有关,为评价SMSE-PSO算法不同控制参数对优化性能的影响,结合水文模型参数优选的特点提出采用正交试验设计的方法分析。结果显示,正交法较好地识别了关键影响因素并提出可能的最优方案,SMSE-PSO算法能较好地应用于复杂多参数水文模型的参数识别研究中。

引用

页码：24 / 27

页数：4

共 4 条

[1] 新安江模型参数优选的改进粒子群算法 [J].

江燕 ;

刘昌明 ;

胡铁松 ;

武夏宁 .

水利学报, 2007, (10) :1200-1206

[2] 粒子群算法在新安江模型参数优选中的应用 [J].

江燕 ;

胡铁松 ;

桂发亮 ;

武夏宁 ;

曾志炫 .

武汉大学学报(工学版), 2006, (04) :14-17+24

[3]

正交试验设计[M]. 山东科学技术出版社 , 姜同川编著, 1985

[4]

Opti mization of Control Parametersfor Genetic Algorithms. Grefenstette J J. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics . 2006

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