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摘要:
针对传统多目标优化算法存在计算复杂且效率偏低的问题,本文提出了一种基于替代模型的多目标优化方法.即建立人工神经网络模型代替城市水文水动力模拟模型,再耦合NSGA-II优化算法估计最优Pareto解集.选择典型城市中心集水区作为研究区,选用反向传输神经网络构建替代模型,采用平均相对误差绝对值、相关系数、均方根误差和纳什效率系数对替代模型的预测性能进行评估,结果表明替代模型具有较高的精度(误差<5%,拟合精度>90%).在此基础上,研究了不同降雨重现期下最小化工程成本和最大化灾害减少比率的蓄水池多目标优化问题.优化结果表明:每个重现期下的最优方案都能够有效地降低最大积水深度(26%~41%)、平均积水深度(13%~33%),减少积水面积(11%~39%)以及洪峰流量(5%~16%).通过对比传统优化模型和基于替代模型的优化模型的计算时间成本,结果表明后者在保证精度的同时能够节省约99%的时间.本文提出的方法能够为洪水风险管理系统的优化设计提供参考思路并提高优化效率.
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文献信息
篇名 面向城市内涝消减的蓄水池尺寸优化模拟
来源期刊 北京师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 城市内涝防洪优化设计 替代模型 蓄水池多目标优化
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 745-754
页数 10页 分类号 TU992
字数 语种 中文
DOI 10.16360/j.cnki.jbnuns.2018.06.009
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 张雯 环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部 1 0 0.0 0.0
2 李京 环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部 1 0 0.0 0.0
3 陈云浩 环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部 5 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
城市内涝防洪优化设计
替代模型
蓄水池多目标优化
研究起点
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研究分支
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相关学者/机构
期刊影响力
北京师范大学学报(自然科学版)
双月刊
0476-0301
11-1991/N
大16开
北京新外大街19号
82-406
1956
chi
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