中小流域水文資料基礎(chǔ)條件較差,缺乏實測洪水過程,且由于預(yù)報模型參數(shù)眾多,在校正過程中存在一定隨機性,容易過早收斂,出現(xiàn)局部最優(yōu)解。本次研究采用遺傳算法分批對模型中的15個參數(shù)進行校正:首先校正產(chǎn)流參數(shù)及蒸發(fā)參數(shù),隨后校正匯流參數(shù)。以蒼南縣橋墩水庫上游流域為研究對象,結(jié)果表明只需多場降雨對應(yīng)的入庫洪水總量數(shù)據(jù)以及較少的洪水過程記錄數(shù)據(jù)便可以較好的率定整套模型參數(shù),可用于日常洪水預(yù)報工作。 

【文章來源】：水電站機電技術(shù). 2020,43(07)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

雨量站點分布

采用“2018.7.11”洪水對匯流參數(shù)進行校正,結(jié)果表明,洪峰誤差約為0.01%,洪量誤差約為0.11%,擬合結(jié)果良好,滿足預(yù)報精度要求。圖3 “鲇魚臺風(fēng)”驗證情況

圖2 “2018.7.11洪水”率定情況在完成參數(shù)校正后,選用2016年9月27日“鲇魚”臺風(fēng)對上述參數(shù)值進行驗證。結(jié)果表明洪峰誤差為9%左右,洪量誤差在8%左右,擬合結(jié)果良好,滿足日常洪水預(yù)報工作。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3242188