耦合多目标遗传算法的数据同化方法参数优化研究

• 作者: 摆玉龙 王一朝
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据同化 多参数优化 NSGA-2 并行设计
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 模型与反演
• 页码范围: 1056-1062
• 页数: 7页
• 分类号: TP75
• 字数: 5472字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.6.1056

摘要

针对影响数据同化系统性能的数据同化方法中多参数优化问题,设计了一种耦合多目标优化非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms, NSGA-2)的优化框架.以Lorenz-96模型为研究对象,局地化集合转换卡尔曼滤波(Local Ensemble Transform Kalman Filter, LETKF)为实验算法,对影响其同化性能的分析膨胀因子和协方差膨胀因子进行联合优化实验.同时针对计算时间过长问题,对该框架进行并行改进.研究结果表明:该框架针对变量范围较大的参数空间,具有良好的多变量寻优效果,鲁棒性较强,并行设计节省运行时间,耦合多目标遗传算法的数据同化方法整体寻优框架设计实现简单,进一步将验证其在陆面数据同化中的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	摆玉龙	西北师范大学物理与电子工程学院	65	348	10.0	16.0
2	王一朝	西北师范大学物理与电子工程学院	1	1	1.0	1.0