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| 粒子群算法参数设置对新安江模型模拟结果的影响研究 | |
| 作者姓名： | 刘欣蔚 王 浩 雷晓辉 廖卫红 王明娜 王维平 张苹苹 |
| 作者单位： | 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室;中国水利水电科学研究院; |
| 基金项目： | “十三五”国家重点研发计划( 2016YFC0402204) |
| 摘 要： | 合理的粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,PSO)的参数设置,可以提高算法的优化效率、避免陷入局部最优值,但常用参数设置对于特定优化问题,如新安江模型模拟,不具普适性。为分析种群规模pop、惯性权重w、学习因子c1和c2以及速度位置相关系数m这5个粒子群参数对新安江模型模拟结果的影响,对每个参数取5个不同水平,应用L25(56)正交表,设计了正交试验。通过对试验结果进行分析,得出了参数对PSO算法性能的影响能力和最优的参数组合方案(pop=80,w=1.3~0.4线性递减,c1=1.85,c2=2.5,m=0.05)。通过极差分析和方差分析,得出参数pop和w对模型模拟结果具有高显著性,其他三个参数对模型模拟结果不显著。将不同PSO参数组合应用于新安江模型模拟,证明了合理的PSO算法参数设置可以有效提高新安江模型模拟精度。通过对各因素分别进行趋势分析,得到了因素取值变化趋势与模型结果变化趋势的相关关系。本文提出的方法为如何寻找某一特定应用情景下的PSO算法参数组合提供了一种借鉴。 |
| 关 键 词： | 粒子群算法 新安江模型 参数优化 参数设置 正交试验 |
Influence of parameter settings in PSO Algorithm on simulation results of Xin'anjiang model |
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| Authors: | LIU Xinwei WANG Hao LEI Xiaohui LIAO Weihong WANG Mingn WANG Weiping ZHANG Pingping |
| Affiliation: | ( 1. State Key Labor atory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety , Tianjin University , Tianjin 300072, China; 2. China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | particle swarm optimization algorithm Xin''anjiang model parameter optimization parameter setting orthogonal test |
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