基于遗传算法的江西七一水库来水流量新安江预报模型参数优化

• 作者: 刘志萍 周雨 曹瑜 杨华 詹华斌
• 来源期刊: 气象与减灾研究
• 关键词: 新安江模型 遗传算法 参数优化 来水流量 误差分析
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术报告
• 页码范围: 149-154
• 页数: 6页
• 分类号: P338
• 语种: 中文
• DOI: 10.12013/qxyjzyj2020-020

摘要

利用江西七一水库水电站2016—2017年水文资料,基于遗传算法对七一水库来水流量新安江模型进行了参数优化率定,并采用参数率定前后2种来水流量模型对七一水库2018年的预报结果进行检验,重点分析了水库来水流量预报结果的日误差、月误差和年误差以及强降水过程流量预报误差等.结果表明:1)遗传算法参数优化后的模型流量预报误差减小;2)日误差在7月中旬以后明显减小;3)月误差在7月之前以正偏差为主,7月以后以负偏差为主;4)参数优化后的年误差整体好于优化前;5)在强降水过程实例流量预报误差分析中,参数优化后的误差明显减小,但不同强降水过程误差程度相差较大,可能与降水空间分布的不连续性、面雨量计算方法的局限性以及降水的天气类型有关.