二維淺水波方程糙率反演的布谷鳥算法研究.pdf

1、淺水波方程應(yīng)用實(shí)例有很多，例如河道流量及洪水預(yù)報(bào)、洪水漫灘、近海風(fēng)暴潮等，因此有關(guān)淺水波方程的求解、改進(jìn)及參數(shù)計(jì)算問題近年來備受關(guān)注。糙率系數(shù)及渦粘系數(shù)是二維淺水波方程中的重要敏感參數(shù)，它們數(shù)值選取的準(zhǔn)確度往往是模型能否成功應(yīng)用的關(guān)鍵。
　　布谷鳥搜索算法作為新興的元啟發(fā)式算法，具有參數(shù)少，路徑優(yōu)，全局尋優(yōu)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，該算法是一種基于群體智能的新型的隨機(jī)全局優(yōu)化算法。相對(duì)于其它算法來說，應(yīng)用于二維淺水波方程中的參數(shù)反演問題，布谷

2、鳥算法具有一定優(yōu)勢(shì)。
　　本文先將布谷鳥搜索算法應(yīng)用于多模態(tài)函數(shù)尋優(yōu)中，并將結(jié)果與小生境粒子群算法及基本粒子群算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示無論從解的精度，還是計(jì)算時(shí)間上，布谷鳥搜索算法都更勝一籌，驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性。接著，采用布谷鳥搜索算法對(duì)二維淺水波方程中的糙率系數(shù)和渦粘系數(shù)進(jìn)行反演，結(jié)果表明，該方法不僅精度高，計(jì)算時(shí)間也很快，反演值與真值幾乎完全吻合，但抗噪性不強(qiáng)。最后，基于鳥巢個(gè)數(shù)和鳥蛋被發(fā)現(xiàn)的概率這兩個(gè)參數(shù)，對(duì)布谷鳥搜索算法做了