基于遗传算法的洪水预报模型参数校正研究

发布时间：2021-06-22 05:09

　　中小流域水文资料基础条件较差,缺乏实测洪水过程,且由于预报模型参数众多,在校正过程中存在一定随机性,容易过早收敛,出现局部最优解。本次研究采用遗传算法分批对模型中的15个参数进行校正:首先校正产流参数及蒸发参数,随后校正汇流参数。以苍南县桥墩水库上游流域为研究对象,结果表明只需多场降雨对应的入库洪水总量数据以及较少的洪水过程记录数据便可以较好的率定整套模型参数,可用于日常洪水预报工作。 

【文章来源】：水电站机电技术. 2020,43(07)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

雨量站点分布

采用“2018.7.11”洪水对汇流参数进行校正,结果表明,洪峰误差约为0.01%,洪量误差约为0.11%,拟合结果良好,满足预报精度要求。图3 “鲇鱼台风”验证情况

图2 “2018.7.11洪水”率定情况在完成参数校正后,选用2016年9月27日“鲇鱼”台风对上述参数值进行验证。结果表明洪峰误差为9%左右,洪量误差在8%左右,拟合结果良好,满足日常洪水预报工作。

【参考文献】：
期刊论文
[1]河南省山丘区小流域洪水预报系统研究及应用[J]. 陈会峰.  人民黄河. 2013(07)
[2]新安江模型的根据及模型参数与自然条件的关系[J]. 赵人俊,王佩兰,胡凤彬.  河海大学学报. 1992(01)
[3]新安江模型(三水源)参数的客观优选方法[J]. 王佩兰,赵人俊.  河海大学学报. 1989(04)
[4]新安江模型参数的分析[J]. 赵人俊,王佩兰.  水文. 1988(06)



本文编号：3242188