群居蜘蛛优化算法在水文频率分析中的应用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

王文川 (1976-),男,河南鹿邑人,副教授,博士,主要从事水文水资源系统分析、优化建模方面的研究。 E-mail:wangwen1621@163.com

通讯作者:

中图分类号:

P333.9

基金项目:

国家自然科学基金项目(51509088);河南省高校科技创新团队(14IRTSTHN028);水利部公益性行业科研专项(200501008);河南省重点科技攻关计划项目(132102110046);华北水利水电大学研究生教育创新计划基金资助(YK2014-07);


Hydrologic Frequency Analysis Using SSO Algorithm
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    水文频率分析在参数估计过程中常采用智能优化适线法,如蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等,但这些算法模型参数难以有效确定,导致寻优结果存在不稳定的不足。为了克服传统优化适线法的缺陷,在系统阐述群居蜘蛛优化算法基本原理的基础上,将群居蜘蛛优化算法用于水文频率曲线的参数确定中,并与传统的参数估计方法(矩法、权函数法、概率权重矩法、遗传算法)加以比较。实例结果表明,该方法搜索效率高,寻优结果稳定,能较好获得参数的最优解。

    Abstract:

    The optimization of the parameter estimation of optimal line method in Hydrological frequency analysis, such as the application of the artificial intelligence algorithms which includes the ant colony algorithm, genetic algorithm, particle swarm optimiza - tion, simulated annealing algorithm and other methods, is difficult to determine the model parameters and the optimization result is not stable, namely, the defect of premature convergence. This paper expounded the basic principle of the social spiders optimization algorithm systematically, and put forward that the social spider optimization algorithm should be applied to hydrological parameters of frequency curve, and at the same time be compared with the traditional parameter estimation method (moment method, weight function method, probability weighted moment method, and genetic algorithm). It was showed that in this method the search efficiency is high, the result is stable and the global optimal solution of parameters can be can found out.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2015-05-04
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2022-06-22
  • 出版日期: