概念性水文模型作為描述流域水文特征和水資源循環(huán)過(guò)程的手段,是流域降雨徑流模擬及洪水預(yù)報(bào)的重要工具。模型結(jié)構(gòu)、模型參數(shù)、模型邊界和初始條件及輸入數(shù)據(jù)資料是決定水文模型應(yīng)用效果的重要因素。新安江模型作為一種概念性水文模型,具有物理概念清晰、模型參數(shù)明確等特點(diǎn),一經(jīng)提出就得到廣泛應(yīng)用,特別是在我國(guó)濕潤(rùn)半濕潤(rùn)地區(qū)。本文以新安江模型為對(duì)象,結(jié)合智能算法、多核并行計(jì)算和數(shù)值預(yù)報(bào)等技術(shù),從模型參數(shù)率定、前期影響雨量修正、降雨輸入處理等方面進(jìn)行模型參數(shù)快速率定和實(shí)時(shí)滾動(dòng)預(yù)報(bào)修正研究,以期提高模型應(yīng)用效果,延長(zhǎng)洪水預(yù)見(jiàn)期,為實(shí)施流域防洪減災(zāi)及水資源合理利用工作提供決策支持。本論文進(jìn)行的主要研究工作如下:（1）針對(duì)新安江模型參數(shù)眾多,率定計(jì)算工作量大、耗時(shí)較長(zhǎng)等問(wèn)題,提出了一種模型參數(shù)率定的多核并行遺傳算法。首先建立了多準(zhǔn)則參數(shù)率定模型,并采用TOPSIS方法將多準(zhǔn)則優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為單一目標(biāo)優(yōu)選問(wèn)題;其次針對(duì)個(gè)體適應(yīng)度值計(jì)算耗時(shí)較長(zhǎng),采用主從式模式實(shí)現(xiàn)遺傳算法的并行化;最后引入禁忌策略避免個(gè)體重復(fù)計(jì)算,以減少系統(tǒng)運(yùn)算負(fù)荷,進(jìn)一步提高計(jì)算效率。應(yīng)用實(shí)例表明,所提方法不僅可以獲得較高質(zhì)量的模型參數(shù),保證水文模型... 

【文章來(lái)源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 選題背景及意義
        1.1.2 研究區(qū)域背景概況
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 水文模型及模型參數(shù)率定研究進(jìn)展
        1.2.2 多核并行計(jì)算研究進(jìn)展
        1.2.3 氣象水文耦合研究進(jìn)展
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及框架
2 新安江模型參數(shù)率定的多核并行算法
    2.1 引言
    2.2 參數(shù)率定目標(biāo)確定
        2.2.1 新安江模型
        2.2.2 參數(shù)率定多目標(biāo)準(zhǔn)則選取
        2.2.3 TOPSIS多準(zhǔn)則優(yōu)化
    2.3 并行遺傳算法
    2.4 結(jié)合禁忌策略的多核并行遺傳算法
        2.4.1 并行策略
        2.4.2 基于哈希表的禁忌策略
        2.4.3 分治思想的Fork/Join框架
        2.4.4 總體求解流程
    2.5 實(shí)例分析
        2.5.1 參數(shù)率定結(jié)果分析
        2.5.2 并行計(jì)算效率分析
        2.5.3 禁忌策略效果分析
    2.6 小結(jié)
3 前期影響雨量逐時(shí)段修正方法
    3.1 引言
    3.2 前期影響雨量及其確定方法
        3.2.1 前期影響雨量
        3.2.2 人工經(jīng)驗(yàn)確定方式
        3.2.3 新安江日模型推求法
    3.3 逐時(shí)段修正模型
        3.3.1 目標(biāo)函數(shù)
        3.3.2 約束條件
    3.4 改進(jìn)粒子群算法求解
        3.4.1 經(jīng)典粒子群算法
        3.4.2 混沌初始化種群
        3.4.3 禁忌搜索策略
        3.4.4 最優(yōu)個(gè)體保留策略
        3.4.5 基本求解流程
    3.5 實(shí)例分析
        3.5.1 典型洪水分析
        3.5.2 22 場(chǎng)洪水結(jié)果分析
    3.6 小結(jié)
4 耦合CFS降雨信息的水文模型滾動(dòng)洪水預(yù)報(bào)研究
    4.1 引言
    4.2 CFS數(shù)據(jù)解析及精度分析
        4.2.1 CFS簡(jiǎn)介
        4.2.2 CFS降雨信息解析方法
        4.2.3 CFS降雨預(yù)報(bào)信息精度分析方法
    4.3 氣象水文耦合模型
        4.3.1 氣象水文單向耦合
        4.3.2 氣象水文耦合的滾動(dòng)洪水預(yù)報(bào)方案
    4.4 實(shí)例分析
        4.4.1 CFS未來(lái) 24h降雨預(yù)報(bào)精度分析
        4.4.2 耦合CFS降雨預(yù)報(bào)的滾動(dòng)洪水預(yù)報(bào)分析
    4.5 小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
攻讀碩士學(xué)位期間參與項(xiàng)目情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]氣象水文耦合的洪水預(yù)報(bào)研究進(jìn)展[J]. 包紅軍,王莉莉,沈?qū)W順,李致家,黃小祥.  氣象. 2016(09)
[2]改進(jìn)量子粒子群算法在水電站群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[J]. 馮仲愷,廖勝利,牛文靜,申建建,程春田,李澤宏.  水科學(xué)進(jìn)展. 2015(03)
[3]自適應(yīng)混沌整體退火遺傳算法在水電站群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[J]. 王森,程春田,武新宇,李保健.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2014(05)
[4]單目標(biāo)與多目標(biāo)的全局優(yōu)化算法在新安江模型參數(shù)率定中的耦合應(yīng)用研究[J]. 李致家,張昊,姚成,闞光遠(yuǎn).  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2013(05)
[5]多種數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品在貴州定量降水預(yù)報(bào)中的檢驗(yàn)[J]. 熊偉,汪超,周明飛,李剛.  貴州氣象. 2013(04)
[6]庫(kù)群長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度的多核并行粒子群算法[J]. 廖勝利,唐詩(shī),武新宇,程春田,汪明清.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2013(02)
[7]庫(kù)群長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度的多核并行禁忌遺傳算法[J]. 劉本希,廖勝利,程春田,武新宇.  水利學(xué)報(bào). 2012(11)
[8]GRAPES氣象-水文模式在一次洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J]. 王莉莉,陳德輝,趙琳娜.  應(yīng)用氣象學(xué)報(bào). 2012(03)
[9]概念性流域水文模型參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化率定[J]. 郭俊,周建中,周超,王光謙,張勇傳.  水科學(xué)進(jìn)展. 2012(04)
[10]大尺度水循環(huán)模擬系統(tǒng)不確定性研究進(jìn)展[J]. 宋曉猛,占車(chē)生,孔凡哲,夏軍.  地理學(xué)報(bào). 2011(03)

碩士論文
[1]場(chǎng)次洪水流域水文預(yù)報(bào)模型參數(shù)自動(dòng)率定研究及應(yīng)用[D]. 楊斌斌.大連理工大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3186334