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基于峰值导向型粒子群优化算法的城市水文模型自动率定方法
1
作者
许王辰
陈瑞弘
孙岸炜
《水利水电科技进展》
北大核心
2025年第4期31-38,共8页
针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最...
针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最优;同时结合城市产汇流模型特征,构建包含整体拟合、峰值及峰现时间的加权多目标适应度函数,以提高模型对关键水文特征的捕捉能力。通过Python实现该方法与机理模型(雨洪管理模型,SWMM)的交互,并利用试验场实测数据对10个关键水文参数进行率定,比较不同权重取值的适应度函数的拟合效果。结果表明,构建的加权多目标适应度函数在城市排水系统应急调度应用中更具优势,尤其在提高峰值与峰现时间模拟精度方面表现更优。将该方法应用于九江实际排水系统,峰值误差和峰现时间误差分别为0.56%和-6.82%,验证了方法的可行性与准确性。
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关键词
城市水文模型
多目标适应度函数
粒子群优化算法
自动率定
SWMM
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职称材料
无线传感器网络改进引力搜索算法的设计与实现
被引量：
3
2
作者
万振凯
贾思禹
《天津工业大学学报》
CAS
北大核心
2019年第3期66-73,共8页
为了高效利用有限的无线传感器网络节点能量,延长网络的生命周期,提出了一种应用于无线传感器网络协议中的改进引力搜索算法(IMPGSA)来更新簇头节点的位置。该算法使用分数阶微积分对引力搜索算法(GSA)进行优化,使用多目标适应度函数对...
为了高效利用有限的无线传感器网络节点能量,延长网络的生命周期,提出了一种应用于无线传感器网络协议中的改进引力搜索算法(IMPGSA)来更新簇头节点的位置。该算法使用分数阶微积分对引力搜索算法(GSA)进行优化,使用多目标适应度函数对簇头节点更新后的位置进行评估,这些目标包括距离、延迟、链路生命周期和能量。仿真结果表明:本文提出的改进算法与人工蜂群算法(ABC)、引力搜索算法(GSA)和粒子群免疫协同算法(MPSICA)相比,网络生命周期分别提高了10.7%、22.4%和13.1%。可见,该算法通过在网络中不断进行迭代以更新簇头节点的位置,有效延长了网络节点的生命周期,进而有效延长了网络本身的生命周期。
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关键词
无线传感器网络
引力搜索算法
分数阶微积分
多目标适应度函数
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职称材料
题名
基于峰值导向型粒子群优化算法的城市水文模型自动率定方法
1
作者
许王辰
陈瑞弘
孙岸炜
机构
上海勘测设计研究院有限公司
三峡智慧水务科技有限公司
出处
《水利水电科技进展》
北大核心
2025年第4期31-38,共8页
基金
上海勘测设计研究院有限公司项目(2022HJ(83)-011)。
文摘
针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最优;同时结合城市产汇流模型特征,构建包含整体拟合、峰值及峰现时间的加权多目标适应度函数,以提高模型对关键水文特征的捕捉能力。通过Python实现该方法与机理模型(雨洪管理模型,SWMM)的交互,并利用试验场实测数据对10个关键水文参数进行率定,比较不同权重取值的适应度函数的拟合效果。结果表明,构建的加权多目标适应度函数在城市排水系统应急调度应用中更具优势,尤其在提高峰值与峰现时间模拟精度方面表现更优。将该方法应用于九江实际排水系统,峰值误差和峰现时间误差分别为0.56%和-6.82%,验证了方法的可行性与准确性。
关键词
城市水文模型
多目标适应度函数
粒子群优化算法
自动率定
SWMM
Keywords
urban hydrological model
multi-objective fitness function
particle swarm optimization algorithm
automatic calibration
SWMM
分类号
TV12 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
无线传感器网络改进引力搜索算法的设计与实现
被引量：
3
2
作者
万振凯
贾思禹
机构
天津工业大学信息化中心
天津工业大学计算机科学与技术学院
出处
《天津工业大学学报》
CAS
北大核心
2019年第3期66-73,共8页
基金
天津市教委社会科学资助项目(2017JWZD28)
文摘
为了高效利用有限的无线传感器网络节点能量,延长网络的生命周期,提出了一种应用于无线传感器网络协议中的改进引力搜索算法(IMPGSA)来更新簇头节点的位置。该算法使用分数阶微积分对引力搜索算法(GSA)进行优化,使用多目标适应度函数对簇头节点更新后的位置进行评估,这些目标包括距离、延迟、链路生命周期和能量。仿真结果表明:本文提出的改进算法与人工蜂群算法(ABC)、引力搜索算法(GSA)和粒子群免疫协同算法(MPSICA)相比,网络生命周期分别提高了10.7%、22.4%和13.1%。可见,该算法通过在网络中不断进行迭代以更新簇头节点的位置,有效延长了网络节点的生命周期,进而有效延长了网络本身的生命周期。
关键词
无线传感器网络
引力搜索算法
分数阶微积分
多目标适应度函数
Keywords
wireless sensor networks(WSN)
gravitational search algorithm(GSA)
fractional calculus
multi-objective fitness function
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于峰值导向型粒子群优化算法的城市水文模型自动率定方法
许王辰
陈瑞弘
孙岸炜
《水利水电科技进展》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
无线传感器网络改进引力搜索算法的设计与实现
万振凯
贾思禹
《天津工业大学学报》
CAS
北大核心
2019
3
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职称材料
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