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| 基于并行交叉遗传粒子群算法的水文频率参数估计 | |
| 引用本文： | 佘 纬,夏永波.基于并行交叉遗传粒子群算法的水文频率参数估计[J].中南民族大学学报(自然科学版),2018(2):147-150. |
| 作者姓名： | 佘 纬 夏永波 |
| 作者单位： | 中南民族大学数学与统计学学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61603419; 61771021) |
| 摘 要： | 针对水文频率参数估计问题,提出了基于并行交叉遗传粒子群算法的水文频率优化适线方法.该方法从初始种群的产生和编码、算法的执行方式和数据融合,以及其中的PSO算法的惯性权重三个方面对传统算法进行了改进.为了验证该算法的性能,分别采用矩法、权函数法、概率权重矩法、线性矩法、GA、PSO和文中所提出的算法,对某水文站的年径流量进行了研究分析,得到了各个方法对应的水文频率曲线,实验结果表明:文中提出的并行交叉遗传粒子群算法较其它6种方法,可以得到更小的离差平方和,该算法得到的水文频率曲线可以很好地拟合实测数据. |
| 关 键 词： | 水文频率 参数估计 初始种群 遗传粒子群算法 |
Hydrologic Frequency Parameter Estimation Based on Parallel and Crossed GA-PSO Algorithm |
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| Abstract: | |
| Keywords: | hydrologic frequency parameter estimation initial population GA-PSO algorithm |
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