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基于i-Alt-NSGA-Ⅱ-aJG算法的HBV模型参数优化及其应用
1
作者
代旭
陈元芳
《水电能源科学》
北大核心
2018年第6期14-16,109,共4页
针对种群数量众多且参数率定耗时的问题,对比分析了具有继承性的NSGA-Ⅱ(i-NSGA-Ⅱ)算法与NSGA-Ⅱ算法及两者考虑跳跃基因的相关算法的收敛性能,验证了基因继承性对算法性能的提升,从中选出最优算法。利用尼泊尔巴格马蒂河流域2000~200...
针对种群数量众多且参数率定耗时的问题,对比分析了具有继承性的NSGA-Ⅱ(i-NSGA-Ⅱ)算法与NSGA-Ⅱ算法及两者考虑跳跃基因的相关算法的收敛性能,验证了基因继承性对算法性能的提升,从中选出最优算法。利用尼泊尔巴格马蒂河流域2000~2004年实测洪水径流过程资料对HBV模型进行参数率定,得出Pareto最优解,并利用2005年5场洪水日径流过程进行模型检验。结果表明,i-NSGA-Ⅱ算法优于相对应的NSGA-Ⅱ算法,从中选出的最优i-Alt-NSGA-Ⅱ-aJG算法能够最快地得到最优解且解的质量较好,表明i-Alt-NSGA-Ⅱ-aJG优化算法在解决多参数多目标优化问题中具有优势。
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关键词
HBV
模型
参数优化
i-
nsga
-
ⅱ
多目标优化算法
nsga
-
ⅱ
多目标优化算法
i-
alt
-
nsga
-
ⅱ
-
ajg
算法
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职称材料
题名
基于i-Alt-NSGA-Ⅱ-aJG算法的HBV模型参数优化及其应用
1
作者
代旭
陈元芳
机构
河海大学水文水资源学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2018年第6期14-16,109,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51479061)
文摘
针对种群数量众多且参数率定耗时的问题,对比分析了具有继承性的NSGA-Ⅱ(i-NSGA-Ⅱ)算法与NSGA-Ⅱ算法及两者考虑跳跃基因的相关算法的收敛性能,验证了基因继承性对算法性能的提升,从中选出最优算法。利用尼泊尔巴格马蒂河流域2000~2004年实测洪水径流过程资料对HBV模型进行参数率定,得出Pareto最优解,并利用2005年5场洪水日径流过程进行模型检验。结果表明,i-NSGA-Ⅱ算法优于相对应的NSGA-Ⅱ算法,从中选出的最优i-Alt-NSGA-Ⅱ-aJG算法能够最快地得到最优解且解的质量较好,表明i-Alt-NSGA-Ⅱ-aJG优化算法在解决多参数多目标优化问题中具有优势。
关键词
HBV
模型
参数优化
i-
nsga
-
ⅱ
多目标优化算法
nsga
-
ⅱ
多目标优化算法
i-
alt
-
nsga
-
ⅱ
-
ajg
算法
Keywords
HBV model
parameter optimization
i-
nsga
-
ⅱ
multi objective optimization
algorithm
nsga
ⅱ
multi objective optimization
algorithm
i alt nsga ⅱ ajg algorithm
分类号
P333 [天文地球—水文科学]
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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i-Alt-NSGA-Ⅱ-aJG算法的HBV模型参数优化及其应用
代旭
陈元芳
《水电能源科学》
北大核心
2018
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