基于粒子群算法的大盈江流域洪水預報模型參數(shù)優(yōu)化及應用研究.pdf

1、洪水災害是當今世界主要的自然災害之一，防洪減災是世界各國普遍關注的問題。準確的洪水預報是戰(zhàn)勝洪水，減少災害損失的前提條件和重要保障。而預報精度主要取決于預報模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。根據(jù)流域具體情況選擇合理的模型結(jié)構(gòu)后，參數(shù)率定問題則顯得尤為突出，因此尋求一種參數(shù)全局優(yōu)化方法對于提高預報精度以及實現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)控制具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 本文以德宏州大盈江流域水情自動測報與洪水預警系統(tǒng)項目為依托，研究其中核心部分一洪水預報。針對以往洪

2、水預報模型參數(shù)率定所采用的人工試錯法率定參數(shù)困難，精度不高的問題，嘗試性地引入粒子群優(yōu)化算法，基于目前所能掌握的大盈江流域?qū)嶋H水文氣象資料，系統(tǒng)地研究了粒子群算法優(yōu)化新安江模型參數(shù)和水箱模型參數(shù)的理論方法，并將計算結(jié)果進行了比較分析。 利用歷史洪水的洪量相對誤差合格率和洪峰相對誤差合格率及確定性系數(shù)作為指標來比較參數(shù)優(yōu)化方法和預報模型。用粒子群算法優(yōu)化新安江模型和水箱模型參數(shù)后的預報精度均比人工試錯法略有提高，從而體現(xiàn)出粒子群算