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为提高复杂水文模型参数优化效率,通过Morris参数敏感性分析确定敏感参数,随后将多目标自适应代理模型优化(MO-ASMO)算法应用在TOPKAPI模型的参数率定中,通过最小欧几里得距离筛选Pareto解集中的相对最优解,从解集分布和每场洪水模拟效果两个维度与传统多目标优化方法NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ进行比较。结果表明:在相同模型运行次数下,MO-ASMO相较于NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ具有更优的Pareto前沿;无论是率定期还是验证期,MO-ASMO算法的评价指标均表现较好,综合表现优于NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ算法,MO-ASMO算法有效提升了模型参数优化效率。 相似文献
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