Sacramento模型的多步骤参数估计方法及应用

• 作者: 张刚 李建勋 罗军刚 解建仓 陈田庆
• 来源期刊: 沈阳农业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 参数估计 Sacramento模型 免疫 克隆 算法 多步骤
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 711-716
• 分类号: P332.4
• 字数: 4277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1700.2010.06.015

摘要

为了解决传统优化算法在Sacramento模型参数估计中存在早熟、收敛速度慢、容易陷入局部最优和传统求解过程出现模型模拟吻合度较差等问题.对于人工生成的理想水文资料,分别采用SCE-UA算法、并行遗传算法(PGA)、改进粒子群算法(SMSE-PSO)和提出的免疫克隆选择算法(ICSA)进行参数率定,比较结果选出最优算法,同时,将最优算法与多步骤参数估计方法结合进行实测资料的洪水预报,并比较单步骤与多步骤方法的预报效果.结果表明:ICSA收敛结果更好,效率和精度更高,将其与多步骤参数估计结合提高了洪水预报精度.ICSA算法和多步骤参数估计方法结合为Sacramento模型参数估计提供了一条新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	解建仓	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	388	5244	32.0	55.0
2	李建勋	西安理工大学经济与管理学院	103	945	15.0	25.0
3	陈田庆	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	9	119	6.0	9.0
4	罗军刚	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	74	930	15.0	27.0
5	张刚	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	41	241	10.0	13.0