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改进的实数编码加速遗传算法在暴雨强度公式参数优化中的应用

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针对城市暴雨强度公式参数识别时,传统求解方法(如牛顿迭代法、高斯-牛顿法等)存在间接拟合,而优化算法(如实数编码加速遗传算法、蚁群算法等)存在随机性,盲目地在一个区间内寻优拟合精度不高等问题,本文将两种方法结合,提出一种改进的实数编码加速遗传算法(RAGA),为暴雨强度公式参数识别提供一种新途径.该方法将传统求解方法所求的可行解作为改进遗传算法的初始参数,通过在每次代际寻优时设置各参数廊道约束来改进RAGA以提高算法搜索效率,直至公式拟合精度无法提高为止.将该方法应用于国内多地暴雨强度公式参数识别中以评估算法的有效性,结果表明此方法实用可行、搜索效率较高,可以快速收敛到最优解.实例表明该方法在暴雨强度公式参数识别中是实用有效的.
Improved real coding-based accelerated genetic algorithm and its application in the parameters optimization of storm intensity-duration-frequency relationship

张小潭、吴绍飞、顾雯叶

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中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司,云南昆明 650051

南昌工程学院 鄱阳湖流域水工程安全与资源高效利用国家地方联合工程实验室,江西南昌 330099

实数编码遗传算法 暴雨强度公式 参数识别 廊道约束

国家自然科学基金江西省科技厅科技支撑项目

5156901520181BBG78078

2020

水利水电技术(中英文)
水利部发展研究中心

水利水电技术(中英文)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.456
ISSN：1000-0860
年,卷(期)：2020.51(2)
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