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《Systems Engineering, Systems Science and Complexity Research--Proceeding of 11th Annual Conference of Systems Engineering Society of China》2000年
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用并行遗传算法率定概念性降雨-径流模型

沈同林  姜铁兵  范文涛  
【摘要】:并行遗传算法(Parallel Genetic Algorithm,PGA)可以进行大规模复杂系统的参数优化。并行遗传算法扩大了种群规模,提高了种群的多样性,从而改善了遗传算法的性能,使其收敛性和收敛速度得到了保证。在串行计算机上实现的并行遗传算法在性能上也明显优越于传统的串行遗传算法,在微机Pentium 586上也可以求解具有上千个变量的复杂优化问题。利用它对降雨径流模型-新安江模型的九个主要参数进行率定,并采用柘溪水电站所控制的资水流域的实际降雨径流资料进行计算。计算结果表明:模型更接近物理过程,从而使预报精度大大提高,为防洪工作提供有力保证。同时也表明这种算法具有良好的适应性和鲁棒性。

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