水文模型参数优选的改进粒子群算法参数分析

• 作者: 刘昌明 武夏宁 江燕
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 参数识别 水文模型 粒子群算法 混合进化 正交试验
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源与环境
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: P333
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昌明	北京师范大学水科学研究院	142	8519	53.0	89.0
5	江燕	北京师范大学水科学研究院	11	101	5.0	10.0
6	武夏宁		4	73	2.0	4.0