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摘要:
参数识别是水文模型应用的前提,在参数识别的同时需要充分考虑模型自身及参数的不确定性.引入了一种具有较强全局与局部搜索能力的多目标优化算法(MOCOM-UA),探讨了该算法在多目标基础上融合遗传算法和单纯形法两类算法不同搜索机制的模型优化方案,并以汉江上游江口流域新安江模型降水一径流模拟实践为例,将MOCOM-UA算法应用于新安江模型的参数识别.得到了4目标函数情形下的Pareto参数空间和模型的预测范围,并根据该算法模拟计算的结果,初步分析了参数和模型的不确定性.
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文献信息
篇名 多目标遗传单纯形算法在概念性水文模型参数优化中的应用
来源期刊 水土保持通报 学科 地球科学
关键词 参数识别 水文模型 多目标 全局优化 遗传算法 单纯形法 新安江模型
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 107-112
页数 6页 分类号 P334+.92
字数 4906字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈垌烽 南京大学国际地球系统科学研究所 3 55 3.0 3.0
5 吴波 南京大学国际地球系统科学研究所 16 95 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
参数识别
水文模型
多目标
全局优化
遗传算法
单纯形法
新安江模型
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水土保持通报
双月刊
1000-288X
61-1094/X
大16开
陕西省咸阳市杨凌区西农路26号
52-167
1981
chi
出版文献量(篇)
5888
总下载数(次)
5
总被引数(次)
62300
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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