蚁群算法在黑河上游VIC模型参数校正中的应用

• 作者: 何睿 岳佳佳 庞博 徐宗学
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 参数优选 蚁群算法 VIC模型 黑河上游
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 297-302
• 页数: 6页
• 分类号: TV124|P333.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16360/j.cnki.jbnuns.2016.03.008

摘要

参数优选是水文模型应用过程中的一项基础性工作.蚁群算法结合了分布式计算和正反馈机制,是一种较容易理解和实现的元启发式算法,已在求解复杂组合问题中展示出优异的性能.本文将蚁群算法应用于黑河上游VIC模型的参数优选中,通过与SCE-UA算法对比,探究蚁群算法在VIC模型中的适用性.经过蚁群算法优选的VIC模型在率定期(2003—2006年)和验证期(2007—2008年)的Nash效率系数分别为0.62和0.65,结果优于SCE-UA算法模拟结果.通过对蚁群算法在应用过程中的参数设定进行初步探究,结果表明:当蚂蚁数目为60,信息素蒸发系数为0.2时,蚁群算法在黑河上游水文模拟中易获得较好的率定结果.研究结果显示:蚁群算法是一种有效的VIC模型参数优选方法,适宜在其他水文模型参数优化进行推广.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐宗学	北京师范大学水科学研究院北京师范大学水沙科学教育部重点实验室	270	4929	39.0	57.0
2	庞博	北京师范大学水科学研究院北京师范大学水沙科学教育部重点实验室	47	328	11.0	17.0
3	何睿	北京师范大学水科学研究院北京师范大学水沙科学教育部重点实验室	6	27	3.0	5.0
4	岳佳佳	北京师范大学水科学研究院北京师范大学水沙科学教育部重点实验室	2	6	1.0	2.0