基于免疫克隆选择算法的新安江模型参数率定  

Parameter calibration of Xin'anjiang rainfall-runoff model by immune clonal selection algorithm

作　　者：张刚[1] 解建仓[1] 罗军刚[1] 

机构地区：[1]西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,西安710048

出　　处：《水力发电学报》2011年第4期6-13,共8页Journal of Hydroelectric Engineering

基　　金：国家863计划资助项目(2006AA01A126);国家自然科学基金资助项目(50979088);陕西省国际合作重点项目(2008kw-32)

摘　　要：对免疫克隆选择算法进行详细描述和分析,并将其应用于新安江模型的参数率定当中,对于人工生成的理想水文资料,分别采用SCE-UA算法、并行遗传算法(PGA)、改进粒子群算法(SMSE-PSO)和本文提出的免疫克隆选择算法(ICSA)进行参数率定,比较结果可知I,CSA收敛结果更好,效率和精度更高,将其应用实测资料中,预报结果均达到规范要求,证明ICSA是一种更为有效的新安江模型参数率定方法。An immune clonal selection algorithm（ICSA） is described and analyzed and it is used to calibrate the ideal hydrological data generated by a hydrological model of Xin＇anjiang hydropower.To calibrate the model parameters,four algorithms are examined and compared,shuffled complex evaluation algorithm（SCE-UA）,parallel genetic algorithm（PGA）,and parallel-swarms shuffling evolution algorithm（SMSE-PSO） and immune clonal selection algorithm（ICSA）.The results show higher efficiency and accuracy of ICSA,and its application to analysis of practical data satisfies the design requirements.ICSA is a more effective method for calibrating hydrologic model.

关 键 词：水文 参数率定 新安江模型 免疫 克隆 算法 

分 类 号：TV11[水利工程—水文学及水资源]