【摘 要】
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为提高马斯京根洪水演算模型参数估计的准确性、稳定性和工作效率,根据马斯京根洪水演算模型的基本假定把模型参数估计问题转换为相应的优化问题,并提出用加速遗传算法(AGA)
【机 构】
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合肥工业大学土木与水利工程学院,北京理工大学管理与经济学院,南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,
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为提高马斯京根洪水演算模型参数估计的准确性、稳定性和工作效率,根据马斯京根洪水演算模型的基本假定把模型参数估计问题转换为相应的优化问题,并提出用加速遗传算法(AGA)同时优化模型参数。实例计算的结果说明了用AGA进行参数估计的有效性和较高的演算精度,实现了参数估计的优化和简化,在洪水灾害管理中具有推广应用价值。
In order to improve the accuracy, stability and work efficiency of Muskingum flood model parameters estimation, the model parameter estimation problem is transformed into the corresponding optimization problem based on the basic assumptions of Muskingum flood model, and an accelerated genetic algorithm (AGA) while optimizing model parameters. The result of example calculation shows the effectiveness and high precision of parameter estimation with AGA, and optimizes and simplifies the parameter estimation. It has the value of popularization and application in flood disaster management.
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