水文模型参数识别算法研究及展望

• 作者: 杨志峰 杨晓华 沈珍瑶 郦建强 陈强
• 来源期刊: 自然科学进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水文模型 参数 识别 遗传算法 优化算法
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 专题评述
• 页码范围: 657-661
• 页数: 5页
• 分类号: P3
• 字数: 5409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-008X.2006.06.003

摘要

就国内外水文模型参数识别算法的最新进展做了较为详细的阐述,特别对各种编码的遗传算法、单纯形混合加速遗传算法、模式搜索混合加速遗传算法、模拟退火混合加速遗传算法等现代优化算法在流域水文模型参数识别中的应用进行了研究,并与传统方法进行了比较;通过比较水文模型各参数优选方法的特点,认为混合加速遗传算法SHAGA,HJHAGA是一种较好的方法,具有较高的应用价值;同时对水文模型参数识别算法的发展前景进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨志峰	北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室	317	14161	62.0	104.0
2	沈珍瑶	北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室	81	2687	31.0	50.0
3	郦建强		71	1469	23.0	35.0
4	杨晓华	北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室	52	1004	18.0	31.0
5	陈强	北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室	9	104	4.0	9.0