韩振
- 作品数：1 被引量：10H指数：1
- 供职机构：吉林大学更多>>
- 发文基金：水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放基金国家重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 扩域搜索遗传算法优化马斯京根参数及其应用被引量：10
- 2011年
- 马斯京根法作为河道洪水预报的重要方法,参数和系数的率定是关键和难点,直接影响其预报精度。在详细阐述扩域搜索遗传算法基本思想和性能分析的基础上,以模拟结果与实测值的误差最小作为进化目标,直接搜索马斯京根法预报方程系数,获得河道上下游流量关系方程。对黄河下游夹河滩至高村的洪水过程进行研究,传统方法的平均绝对误差为240 m3/s,平均相对误差为0.13;遗传算法的平均绝对误差为95 m3/s,平均相对误差为0.05。结果表明:遗传算法精度明显高于传统方法。在实际应用中,对于河道洪水波的传播规律性变化较大的河道,应根据不同量级洪水来模拟洪水的传播规律,并对相应量级的洪水进行预报。
- 李鸿雁赵娟王玉新韩振王傲
- 关键词：遗传算法马斯京根法参数优化洪水预报
