三水源新安江模型的函数曲面参数率定方法

目前常规的以误差平方和为目标函数的参数估计方法存在着诸如给非线性函数增加不相关的局部优值等问题,采用函数曲面参数率定方法展开样本函数的泰勒级数,给定参数初值,通过最小二乘估计新的参数向量。以三水源新安江模型为例,将该方法应用于理想模型及邵武、东张两个实际模型的日模参数优选中。理想模型的研究结果表明,该方法随率定参数个数的增多,迭代次数有所增加;实际模型的研究结果表明,由该方法率定的参数在率定期及检验期算出的结果相对误差普遍较小。     

误差平方和目标函数在参数率定过程中遇到的问题

目标函数是参数估计最重要的信息来源,针对目前大多以误差平方和目标函数为参数率定方法,通过对误差平方和目标函数的结构及单参数、多参数模型进行实例计算分析,分别发现该方法遇到不同样本所对应的参数局部优值不同、不同样本组合的参数信息不合理、甚至会提供错误参数估计信息等问题,提出了选取合适目标函数的建议,为提高参数率定的精度和效果提供依据。     

调和算法在水箱模型参数自动率定中的应用

针对水文概念性模型参数率定复杂且模型专业性强,应用传统的人工试错方法寻找最优参数组合时工作量大、耗时长、成本高,提出了一种新型的启发式算法--调和算法,实现了对一维水箱模型的参数自动率定,并运用该算法对闽江流域邵武站历年径流量进行了数值模拟.结果表明,该算法自动率定水文模型参数效率很高,获得的年径流量模拟结果较好.     

基于改进模式搜索法的马斯京根法模型参数率定方法

为了提高马斯京根法模型参数率定方法的效率和精度,分析了已有的模型参数优化方法—模式搜索法的不合理之处,并对其进行了改进,利用改进后的模式搜索法率定马斯京根法模型的参数。实例应用结果表明,改进后的模式搜索法率定马斯京根法模型参数,不仅克服了传统方法的不足,且具有精度高、迭代收敛速度快的特点。     

变指数非线性马斯京根模型及其参数率定方法

为更好地反映河道洪水的实际槽蓄关系,以非线性马斯京根模型(NMM)为基础,采用对数型公式来定量计算NMM的非线性指数,提出了变指数非线性马斯京根模型(VEP-NMM),并采用免疫灰狼优化算法(IGWO)进行参数优化率定,IGWO针对灰狼优化算法(GWO)易早熟收敛的问题,引入免疫克隆选择操作来保证种群多样性和提高搜索能力。将基于IGWO的VEP-NMM应用于河段洪水演进模拟中的结果表明,该方法合理可行,模拟精度更高。     

和声搜索法在非线性马斯京根模型参数率定中的应用

将一种新发展起来的启发式算法--和声搜索法与水量平衡方程及非线性槽蓄方程推导所得的演算公式相结合,用于非线性马斯京根模型参数率定和流量演算.经实例验证和对比表明,以SSQ为目标函数时和声搜索法模拟结果比试错法、遗传算法等优越,为准确估计非线性马斯京根模型参数提供了新方法,推导的演算公式代替了计算河道出流常用算法,提高了模拟精度.     

不同目标函数对土壤水力参数反演效果评价

土壤水力参数是表征土壤水力性质的重要参量,是准确预测土壤水分及溶质运移等过程的基础。基于GML非线性参数优化算法,构造了三个不同的目标函数,同时反演van Genuchten-Mualem模型中三个土壤水力参数(进气吸力倒数α、孔隙体积大小分布指数n和饱和导水率Ks),并分析了同一目标函数下不同降雨条件对反演结果的影响。结果表明,选取不同的目标函数对反演结果有显著影响,以累积入渗量作为目标函数能有效反演参数Ks,以压力水头和累积入渗量作为多目标函数则能同时有效反演α、n、Ks三个参数;此外,降雨条件对反演结果也有一定影响,相对于均匀降雨,在非均匀降雨条件下以压力水头作为目标函数对反演结果的精确度和准确度有较大的提升;以累积入渗量作为目标函数对反演结果的精确度略有提升但降低了反演结果的准确度。     

基于参数线性化率定法的HBV模型的优化算法及应用

针对以误差平方和最小为目标函数率定非线性函数参数会增加不相关局部优值的问题,提出了基于参数线性化率定法的HBV模型的优化算法,给出了该法的优化过程,并将其应用于大型（建溪）、中型（富水水库）、小型（对河口水库）流域中对日模拟中敏感性参数进行率定。结果表明,该方法率定效果较好,率定参数合理,与初值选取无关,率定结果基本一致,未出现不稳定现象,且循环次数少、精度高、适用范围广。     

基于TOPSIS法的水文模型多目标参数自动优选方法研究

将TOPSIS法与遗传算法相结合,以径流总量误差、总径流过程均方误、洪峰过程均方误和枯水过程均方误为目标函数,采用均方差确定目标函数权重,利用四个流域连续雨洪资料对新安江模型进行多目标参数优选,并与距离函数法比较,探讨其对水文模型多目标参数优选的适应性。结果表明,TOPSIS法和距离函数法模拟效果相当,基于TOPSIS法的多目标参数优选优于单目标参数优选。     

基于多亲遗传算法的渠道非恒定流糙率率定模型及其应用

为提高渠道糙率率定的精度和速度,基于多亲遗传算法智能寻优的特性,建立了渠道一维非恒定流糙率率定模型,并利用南水北调中线工程总干渠的部分渠道断面数据进行了模型的实际应用,所得水位拟合效果良好,表明此模型可应用于渠道糙率率定。     

HEC-HMS模型和TOPMODEL模型在东庄流域山洪预报的应用研究

水文模型是山洪预报的理论依据,不同模型间的结构、适用性、精度均不同。为探究HEC-HMS模型和TOPMODEL模型的特性及其模拟效果的差异,选取东庄流域10场代表性洪水,以峰现时间误差、径流深误差、时间误差和确定性系数为检验指标,进行场次洪水模拟。结果表明,两模型的预报方案在东庄流域模拟中各评定指标均达标,率定期均为甲等精度,验证期均为丙等精度。HEC-HMS模型和TOPMODEL模型对蒸散发的差异性参考,使得在半干旱区HEC-HMS模型的适用性更好。研究成果对于HEC-HMS模型和TOPMODEL模型在该区域的应用及防灾减灾有重要意义。     

基于HEC-HMS的西南山区中小河流洪水预报研究

针对目前中小河流洪水预报难度较大、预报精度偏低的问题,以西南山区荥经河流域为例,基于HEC-HMS构建了荥经河流域分布式水文模型,以2009～2018年23场洪水进行参数率定,4场洪水进行模型验证.通过参数敏感性分析和有效率定,模拟的洪水过程与实测洪水过程吻合较好,其中模拟洪峰流量平均误差为6.81％,平均纳什效率系数...     

CPSO算法在TOPMODEL参数优化中的应用

以江西省抚河娄家村流域为例,采用混沌粒子群优化算法(CPSO)优化半分布式水文模型(TOPMODEL)参数,并对优化结果进行了检验。结果表明,该法有效改善了PSO的全局寻优能力,粒子群体进化速度加快,收敛速度和精度提高。     

基于单纯形法的新安江次洪模型的参数优化研究

以东湾流域的洪水预报为例,将改进的单纯形法用于新安江次洪模型6个参数优化识别,基于参数分层原理与参数敏感性分析对优选结果的影响,提出了一套简化的次洪模型参数单纯形法优选方案.结果表明,该优选方案可行、准确率高,可为类似模型单纯形法参数率定提供参考.     

水文模型参数优选方法比较与参数敏感性分析

针对参数率定与敏感性分析为水文模型应用中的难点问题,以白莲河流域为例,基于三水源新安江模型,分别采用单纯形法、罗森布洛克法、遗传算法和单纯多边形进化算法对模型参数优选和敏感性分析进行了比较。结果表明,以遗传算法优选结果为初值,采用其他算法进一步优选全局可获得最佳参数值。该方法定性描述了模型的参数与效率系数间的关系,可为手动调试参数提供理论依据。     

水文模型参数识别技术综述

参数识别技术是水文模型研究及应用的关键。在阐明水文模型参数识别原理的基础上,对参数识别方法进行了评述,探讨了参数识别技术在水文预报领域的应用,提出了水文模型参数识别中存在的问题和进一步研究的方向。