本文選題：水文模型 + 參數(shù)優(yōu)選��； 參考：《華中科技大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：水文預(yù)報(bào)和流域水資源利用及管理是水科學(xué)研究中的兩大重要內(nèi)容,前者通過(guò)各類水文模型實(shí)現(xiàn),后者主要依靠修建水庫(kù)樞紐、引調(diào)水工程等工程設(shè)施和水庫(kù)調(diào)度等非工程措施。其中,流域水庫(kù)群的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度是充分發(fā)揮其防洪、發(fā)電、供水、航運(yùn)和生態(tài)等水資源綜合效益,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的有效工具。此外,水庫(kù)群系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行高度依賴可靠的水文預(yù)報(bào)信息,同時(shí)又對(duì)水文系統(tǒng)造成影響,使得自然條件下水文現(xiàn)象的演變規(guī)律發(fā)生改變,給水資源的開發(fā)利用帶來(lái)巨大挑戰(zhàn),兩者關(guān)系密切。因此,尋求有效的水文模型參數(shù)率定方法以提高水文模型的預(yù)報(bào)精度、探索合理的水庫(kù)群調(diào)度規(guī)則方案一直是水科學(xué)中面臨的兩類關(guān)鍵技術(shù)難題。本文圍繞解決水文預(yù)報(bào)模型單目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化和水庫(kù)群調(diào)度規(guī)則多目標(biāo)決策這兩個(gè)參數(shù)類優(yōu)化問(wèn)題展開研究,主要工作和創(chuàng)新性成果如下：(1)為解決非線性水文預(yù)報(bào)模型參數(shù)全局優(yōu)化率定問(wèn)題,開發(fā)了一種混合遺傳布谷鳥算法(GACS),4個(gè)復(fù)雜約束優(yōu)化測(cè)試問(wèn)題的仿真實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了GACS算法的有效性。GACS算法通過(guò)實(shí)數(shù)編碼個(gè)體方式提高算法的執(zhí)行效率,采用自適應(yīng)交叉變異機(jī)制和精英保留策略強(qiáng)化算法的尋優(yōu)能力和收斂性能；利用基于個(gè)體適應(yīng)度和約束違反項(xiàng)兩屬性比較的錦標(biāo)賽選擇算子處理約束條件,巧妙地回避了罰函數(shù)法中罰參數(shù)的優(yōu)選難題；引入標(biāo)準(zhǔn)布谷鳥算法的Levy flight搜索機(jī)制,擴(kuò)大種群搜索范圍和多樣性,進(jìn)一步提高算法的全局搜索能力。(2)建立了一種改進(jìn)的非線性變指數(shù)參數(shù)馬斯京根模型-VEP-NLMM-L,成功應(yīng)用GACS算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)該模型的參數(shù)優(yōu)化率定,并通過(guò)發(fā)生在不同流域、不同類型的典型洪水計(jì)算實(shí)例(算例1-3)驗(yàn)證了VEP-NLMM-L模型的有效性和適用性。針對(duì)傳統(tǒng)線性和非線性馬斯京根模型存在考慮因素不全、預(yù)報(bào)精度低及適應(yīng)性弱等缺點(diǎn),VEP-NLMM-L模型加入如下改進(jìn)：①引入指數(shù)參數(shù)β建立非線性槽蓄曲線方程,②加入旁側(cè)入流系數(shù)參數(shù)x考慮沿河道旁側(cè)入流的影響,③劃分不同入流級(jí)別(i=1,2,…,L)并采用不同指數(shù)參數(shù)值βt表征河道洪水傳播的非恒定流特性,④模型包含(2L+2)個(gè)參數(shù)、(L-2)個(gè)模型結(jié)構(gòu)約束。(3)構(gòu)建了NSGA-Ⅱ—EABODE多目標(biāo)決策方法框架。NSGA-Ⅱ算法解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題以生成有限備選決策方案集,SEABODE多屬性決策方法完成對(duì)備選決策方案集的進(jìn)一步評(píng)價(jià)、排序和篩選問(wèn)題；SEABODE法是一種基于k階p級(jí)有效或[k,p]-Pareto最優(yōu)概念的決策方案逐次淘汰方法,它克服了傳統(tǒng)聚合類多屬性決策方法(AHP、TOPS、Vague集、灰色關(guān)聯(lián)分析等)存在的一些問(wèn)題；數(shù)值實(shí)例演示了SEABODE法進(jìn)行多屬性決策的過(guò)程,說(shuō)明了該方法的有效性。(4)應(yīng)用NSGA-Ⅱ—SEABODE法進(jìn)行了嘉陵江枯水年水庫(kù)群供水調(diào)度規(guī)則優(yōu)化提取及篩選決策研究。首先,設(shè)計(jì)了一種由單個(gè)水庫(kù)改進(jìn)限制供水規(guī)則和并聯(lián)水庫(kù)群共同供水任務(wù)分配水規(guī)則組成的水庫(kù)群供水調(diào)度規(guī)則；然后,建立了由水庫(kù)供水風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系和反映用水戶缺水影響的缺水指標(biāo)共同構(gòu)成的水庫(kù)(群)供水調(diào)度規(guī)則評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：其次,以水庫(kù)群供水系統(tǒng)總供水缺水率和單個(gè)水庫(kù)時(shí)段供水任務(wù)的破壞深度最小為目標(biāo)函數(shù),建立了嘉陵江水庫(kù)群供水調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化模型：最后,針對(duì)枯水典型年,利用NSGA-Ⅱ算法提取了水庫(kù)群非劣供水調(diào)度規(guī)則方案集,并采用SEABODE法依據(jù)上述評(píng)價(jià)指標(biāo)體系篩選出各水庫(kù)偏好的調(diào)度規(guī)則方案。
[Abstract]:Hydrological forecast and water resource utilization and management are two important contents in water science research. The former is realized through various hydrological models, the latter mainly relies on the construction of reservoir hubs, water diversion projects and other non engineering measures, such as engineering facilities and reservoir scheduling. The comprehensive benefits of water resources, such as electricity, water supply, shipping and ecology, are effective tools for the sustainable development of the economy and society. In addition, the operation of the reservoir system is highly dependent on the reliable hydrological forecast information, at the same time, it also affects the hydrological system, making the evolution of the hydrological phenomena under natural conditions changing and the development of water resources. With great challenges, the two are closely related. Therefore, the search for effective hydrological model parameter rate determination method to improve the forecasting accuracy of hydrological model and to explore the rational scheme of reservoir group scheduling have been two key technical problems in water science. The main work and innovative results are as follows: (1) a hybrid genetic cuckoo algorithm (GACS) is developed to solve the global optimization problem of nonlinear hydrological forecast model, and the simulation experiment of 4 complex constrained optimization tests is made to test the GACS algorithm. The effective.GACS algorithm improves the execution efficiency of the algorithm through the real number coding individual, and uses the adaptive cross mutation mechanism and the elite reservation strategy to strengthen the optimization ability and convergence performance of the algorithm. The tournament selection operator based on the comparison of individual fitness and constraint violation two attributes is used to deal with the constraints, and the penalty is skilfully avoided. The Levy flight search mechanism of standard cuckoo algorithm is introduced to expand the range and diversity of the population search and further improve the global search capability of the algorithm. (2) an improved nonlinear variable exponent parameter -VEP-NLMM-L is established, and the GACS algorithm is successfully applied to the model. The parameter optimization rate is determined, and the validity and applicability of the VEP-NLMM-L model are verified by the example of typical flood calculation in different basins and different types (example 1-3). In view of the shortcomings of the traditional linear and nonlinear Ma shjing root model, such as incomplete factors, low prediction precision and weak adaptability, the VEP-NLMM-L model is added to the following changes. The following: (1) introducing the exponential parameter beta to establish the nonlinear trough storage curve equation; (2) adding the side inflow coefficient parameter x to consider the influence of the inflow along the side of the channel; (3) dividing the different inflow levels (i=1,2,... L) and using different exponential parameter values of beta T to characterize the unsteady flow characteristics of river flood propagation, (3) (L-2) model structure constraints. (3) a NSGA- II EABODE multi-objective decision method framework.NSGA- II algorithm is used to solve multi-objective optimization questions to generate a finite alternative decision scheme set, SEABODE multiple attribute decision making The method completes the further evaluation, sorting and screening of the alternative decision sets. The SEABODE method is a successive elimination method based on the k order p class effective or [k, p]-Pareto optimal concept, and it overcomes some problems existing in the traditional aggregator multi attribute decision-making method (AHP, TOPS, Vague set, grey relational analysis, etc.); The example demonstrates the process of multi attribute decision making by SEABODE method and illustrates the effectiveness of the method. (4) the optimization extraction and selection of water supply scheduling rules of the Jialing River in the dry year of the Jialing River are studied by using the NSGA- II SEABODE method. The regulation of water supply dispatching in the reservoir group consists of water rules. Then, the index system of reservoir water supply risk index system and the water shortage index which reflect the water shortage effect of the water users are established. Secondly, the water shortage rate of the total water supply of the reservoir water supply system and the water supply task of the single reservoir period are given. The minimum damage depth is the objective function, and the multi-objective optimization model of water supply scheduling for the Jialing River reservoir group is established. Finally, according to the typical year of the dry water, the NSGA- II algorithm is used to extract the scheme set of the non inferior water supply scheduling rule of the reservoir group, and the scheduling rules of each reservoir preference are selected by the SEABODE method.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TV697.12

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本文編號(hào)：1966994