【摘 要】
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针对传统的优化马斯京根模型参数的方法计算过程繁琐、计算精度不高的问题,提出利用加速遗传算法直接优化马斯京根流量演算系数,有效解决了传统方法计算结果精度不高的问题,
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,河海大学水资源与水利工程科学国家重点实验室,
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针对传统的优化马斯京根模型参数的方法计算过程繁琐、计算精度不高的问题,提出利用加速遗传算法直接优化马斯京根流量演算系数,有效解决了传统方法计算结果精度不高的问题,并在马斯京根模型参数优化求解中得以应用。结果表明,加速遗传算法较易程序化、收敛速度快,且计算精度较高,为河道洪水演算的研究提供了一种新途径。
Aiming at the problem of traditional method of calculating Muskingum model parameters is complicated and the calculation accuracy is not high, it is proposed to directly optimize Muskingum flow coefficient by using accelerated genetic algorithm, which effectively solves the problem of low precision of traditional method. , And it is applied to optimize the parameters of Muskingum model. The results show that the accelerated genetic algorithm is easy to program, the convergence speed is fast, and the calculation precision is high, which provides a new way for the study of river flood calculation.
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