遺傳算法是一種在達爾文生物進化論基礎(chǔ)上建立起來的搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法相較于傳統(tǒng)方法有其優(yōu)勢,但是也存在弊端。針對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在復(fù)雜問題的尋優(yōu)過程中存在容易陷入局部最優(yōu)解,搜索效率低下以及不穩(wěn)定等問題,本論文的主要研究工作如下:首先,本文明確了遺傳算法中染色體和個體的概念。在此基礎(chǔ)上,提出一種染色體和個體概率相關(guān)的遺傳算法,并采用常用的檢驗函數(shù)對其進行檢驗。將改進遺傳算法的檢驗結(jié)果同標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法、自適應(yīng)遺傳算法的結(jié)果作對比分析。結(jié)果表明:改進遺傳算法具有較好的魯棒性和較快的收斂速度。其次,本文將提出的改進的遺傳算法用于HBV水文模型的參數(shù)率定。率定中以模擬流量序列與記錄的流量序列的誤差的絕對值之和為準(zhǔn)則函數(shù)進行優(yōu)化計算,將計算結(jié)果同采用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果作比較分析。結(jié)果表明:各個模擬結(jié)果能較好地反映實測流量序列,改進遺傳算法相較于對比算法有著更好地表現(xiàn)。再次,針對傳統(tǒng)準(zhǔn)則函數(shù)在高水期和低水期適應(yīng)性不強的缺陷,提出新準(zhǔn)則函數(shù)模型,加強對于高水期和低水期這些徑流特征的刻畫。最后,對在參數(shù)率定過程中發(fā)現(xiàn)的參數(shù)的不確定性進行了分析,結(jié)果表明模擬得到的流量過程線的上、下邊... 

【文章來源】：華北水利水電大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

參數(shù)與似然值散點圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3020916