基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法.pdfVIP

2007年 l2月 郑 州 大 学 学 报 (工 学 版 ) Dee． 2007 第28卷 第4期 Journal of Zhengzhou University(Engineering Seienee) Vo1．28 NO．4 文章编号：1671—6833(2007)04—0122—04 基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法 马细霞，舒丹丹，黄渝桂 (郑州大学 环境与水利学院，河南 郑州450001) 摘 要：针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题， 本文提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法的非线性马斯京根模型参数率 定新方法，并将其应用于称钩弯一临清段洪水演进计算中，通过与PSO线性模型、最小二乘法线性模型 参数率定法洪水演算结果的对比分析，发现基于PSO算法的非线性模型精度高于两种线性模型，1960、 1961和 1964年三场典型洪水误差平方和分别减小了0．9％、6．2％和 1．6％，表明基于PSO的非线性马 斯京根模型参数率定结果更接近实际洪水的演进过程． 关键词：非线性马斯京根模型；粒子群优化算法；中心距离函数 中图分类号：TV l2l+4 文献标识码：A 位的升高而增加很快，存在非线性作用，所以需要 1 引言 将马斯京根模型中的线性槽蓄方程非线性化，才 河道洪水演算…分为水力学和水文学两类 能更好的满足工程实际的需要． 方法，水力学方法以圣维南(St．Vennant)方程组 非线性马斯京根模型仍由河道水量平衡方程 的求解为基础，在有较准确的河道地形和河床观 式(1)和槽蓄方程构成，其槽蓄方程具体形式为 测数据的河段已成为一种重要方法，但在资料条 W=K[xl+(1一 )Q] (3) 件缺乏、要求快速计算时，简便易行又有一定精度 非线性马斯京根模型参数 、K、m的估计， 的水文学方法也是洪水演算的重要方法…．在水 许多学者提出了不同的方法 ，Gill提出用试错 文学方法中，线性马斯京根(Muskingun)法是河道 法进行估计，但花费的时间很长；Tung用非线性 洪水演算广泛应用的方法，其模型构成为 规划法所得结果比Gill的试错法结果好，但其求 河道水量平衡方程 解时必须假设合适的初值才能保证结果能达到全 dW 局最优，否则会使求解陷于局部极值，Yoon和 _d￡：，一Q (1) Padmanabhan采用Marqard算法进行非线性最小 槽蓄方程： 二乘法回归对参数 、K、m进行估计，同样需要假 W=KQ =K[xl+(1一 )Q] (2) 设合理的初值才能得到满意的结果， 式中：W为槽蓄量，m’；t为时间，h；I、Q为河段的 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimi- 人流量、出流量，m’／s； 为流量比重因子；K为槽 zation，简称 PSO)是由Kennedy和 Eberhart等人 蓄系数，h． 于1995年提出的一种基于种群有哪些信誉好的足球投注网站的自适应进 此模型运用的关键问题是对参数 、K的估