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近期在用遗传算法率定新安江模型參数，在算法的优化方面做了两个工作。一是引入模拟退火算法约束变异算子，即遗传模拟退火算法；二是实如今自适应遗传算法。详细例如以下：
參数率定结果如以下两幅图所看到的。
须要说明的是这两幅图都是对流域同一年数据的參数率定结果。可见，存在着明显的“异參同效”现象。
下一步须要对模型參数进行不确定性分析，以便更好的率定模型參数。
遗传算法优化策略
原文地址：http://www.cnblogs.com/gcczhongduan/p/5226754.html
