二維淺水波方程糙率反演的布谷鳥算法研究.pdf

1、淺水波方程應用實例有很多，例如河道流量及洪水預報、洪水漫灘、近海風暴潮等，因此有關淺水波方程的求解、改進及參數計算問題近年來備受關注。糙率系數及渦粘系數是二維淺水波方程中的重要敏感參數，它們數值選取的準確度往往是模型能否成功應用的關鍵。
　　布谷鳥搜索算法作為新興的元啟發(fā)式算法，具有參數少，路徑優(yōu)，全局尋優(yōu)能力強等優(yōu)點，該算法是一種基于群體智能的新型的隨機全局優(yōu)化算法。相對于其它算法來說，應用于二維淺水波方程中的參數反演問題，布谷

2、鳥算法具有一定優(yōu)勢。
　　本文先將布谷鳥搜索算法應用于多模態(tài)函數尋優(yōu)中，并將結果與小生境粒子群算法及基本粒子群算法進行對比，結果顯示無論從解的精度，還是計算時間上，布谷鳥搜索算法都更勝一籌，驗證了算法的優(yōu)越性。接著，采用布谷鳥搜索算法對二維淺水波方程中的糙率系數和渦粘系數進行反演，結果表明，該方法不僅精度高，計算時間也很快，反演值與真值幾乎完全吻合，但抗噪性不強。最后，基于鳥巢個數和鳥蛋被發(fā)現的概率這兩個參數，對布谷鳥搜索算法做了