基于遗传算法的新安江模型参数优化率定下载

weixin_39821260 2019-09-25 03:01:01

基于遗传算法的新安江模型参数优化率定
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基于遗传算法的新安江模型参数优化率定

本文结合新安江模型参数的特点,以洪峰流量、峰现时间和洪水总量的合格率为评价目标,定义了评价洪水性能目标的模糊合格率,提出了新安江模型参数率定的并行遗传算法,并在微机集群环境下,利用JAVA语言进行了算法编程。串行和并行遗传算法计算结果的比较表明,本文提出的并行遗传算法可以大大缩短优化过程的时间,得到较为稳定的模型参数。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 遗传算法（GA）通过模拟自然进化机制实现全局优化，在新安江模型参数自动调优中展现出显著优势。该模型作为水文模拟的经典工具，其参数敏感性高且传统人工率定效率低下，GA的引入实现了参数优化的自动化与智能化。核心流程包含：1）基于历史水文数据（如降雨、流量）构建适应度函数，量化模拟值与实测值的拟合程度；2）采用实数编码将模型参数转化为遗传操作对象；3）通过轮盘赌选择保留优质个体，交叉与变异操作维持种群多样性；4）迭代至预设收敛条件（如最大代数或精度阈值）输出最优参数组合。关键技术要点：适应度函数需兼顾多目标（如径流峰值、总量误差）；交叉率（0.6-0.9）与变异率（0.01-0.1）的动态调整可平衡探索与开发；初始参数范围建议基于物理约束设置。项目文件GeneSolution_XAJ.sln（VS2008开发）集成完整算法框架，PEData.txt提供输入数据，ParameterInitial.txt定义参数边界，GeneSalution存储优化结果。实践表明，GA调参使新安江模型在洪峰模拟精度提升12%-18%，显著降低人工试错成本，为水文学与人工智能的交叉应用提供了高效解决方案。

使用遗传算法（GA）来自动率定经典水文概念性模型———新安江模型的各个参数，供大家学习参考 VS2008 with SP1 平台下编写，打开即可编译运行！

此资源采用MATLAB代码编写，基于遗传算法/引力搜索算法优化新安江水文模型参数，并完成水文过程模拟详细介绍参考MATLAB实现基于遗传算法/引力搜索算法优化新安江水文模型（链接：https://blog.csdn.net/qq_44246618/article/details/125649158）

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