一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定...
公开
摘要
本发明公开了一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定方法，包括S1、收集并整理研究流域的资料；S2、构建适用于研究流域径流预报的日尺度的水文模型；S3、构建适用于研究流域场次洪水预报的次洪预报模型，基于日尺度的水文模型为次洪预报模型提供初始状态变量；S4、基于次洪预报模型构建组内各场次洪水的目标函数；S5、以目标函数最小为目标，利用基于超多目标大规模优化的优化算法对组内多场次洪水的目标函数同时进行优化，确定组内综合场次洪水水文模型的最优参数。优点是：在流域全年场次洪水产汇流特性差异较大或在调参者不具备丰富的调参经验的情况下，仍可得到精度较高的能够反映综合场次洪水产汇流特性的水文模型参数。
基本信息
专利标题 ：
一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611291A
申请号 ：
CN202210238538.0
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
常文娟马海波雷晓辉康爱卿刘冀彭涛黄翱
申请人 ：
三峡大学
申请人地址 ：
湖北省宜昌市大学路8号
代理机构 ：
北京市盛峰律师事务所
代理人 ：
于国强
优先权 ：
CN202210238538.0
主分类号 ：
G06F30/20
IPC分类号 ：
G06F30/20 G06F111/04 G06F111/06 G06F113/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/20
设计优化、验证或模拟
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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