水文地质参数反演的Hooke-Jeeves粒子群混合算法

• 作者: 周念清 施小清 朱国荣 江思珉
• 来源期刊: 水科学进展
• 关键词: 水文地质参数 粒子群算法 Hooke-Jeeves算法 参数反演 优化技术
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 606-612
• 分类号: P641.2|P641.8
• 语种: 中文

摘要

水文地质参数寻优结果的好坏会直接影响到地下水数值模拟的精度,而参数寻优结果很大程度上取决于寻优方法的选择.粒子群算法是一种基于群智能的随机全局寻优方法,算法的缺陷是后期搜索效率低劣.基于随机寻优算法的混合策略,引入有效的约束处理手段和粒子群算法惯性因子的动态非线性调整技术,有机融合粒子群算法与Hooke-Jeeves方法,提出一种适用于水文地质参数反演的HJPSO混合算法.应用研究表明,HJPSO混合算法在参数反演计算中求解精度高、收敛速度快、寻优性能强,是一种值得推广的水文地质参数识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周念清	同济大学水利工程系	74	887	17.0	27.0
2	朱国荣	南京大学水科学系	51	663	13.0	23.0
3	施小清	南京大学水科学系	39	528	10.0	22.0
4	江思珉	同济大学水利工程系	32	302	9.0	16.0