码迷,mamicode.com
首页 > 编程语言 > 详细

遗传算法优化策略

时间:2014-11-06 21:59:55      阅读:250      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:新安江   遗传算法   参数率定   

最近在用遗传算法率定新安江模型参数,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;二是实现在自适应遗传算法。具体如下:

bubuko.com,布布扣bubuko.com,布布扣bubuko.com,布布扣bubuko.com,布布扣bubuko.com,布布扣bubuko.com,布布扣

参数率定结果如下面两幅图所示。

bubuko.com,布布扣bubuko.com,布布扣

需要说明的是这两幅图都是对流域同一年数据的参数率定结果,可见,存在着明显的“异参同效”现象。下一步需要对模型参数进行不确定性分析,以便更好的率定模型参数。


遗传算法优化策略

标签:新安江   遗传算法   参数率定   

原文地址:http://blog.csdn.net/giser_whu/article/details/40867253

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!