馬斯京根模型參數(shù)反演的改進(jìn)粒子群算法

張新明，馬艷

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 深圳研究生院，廣東 深圳 518055)

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馬斯京根模型參數(shù)反演的改進(jìn)粒子群算法

張新明，馬艷

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 深圳研究生院，廣東 深圳 518055)

摘要：針對傳統(tǒng)粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)(即“早熟”現(xiàn)象)的問題，將基于適應(yīng)值共享原則的小生境策略與粒子群算法相結(jié)合，提出了一種改進(jìn)的粒子群算法——小生境粒子群算法，并將之應(yīng)用于4個(gè)典型測試函數(shù)的數(shù)值仿真以及基于馬斯京根模型的參數(shù)反演計(jì)算。數(shù)值模擬結(jié)果顯示，相比于傳統(tǒng)的粒子群算法，小生境粒子群算法具有精度高、收斂速度快的特點(diǎn)，但其抗噪性較差。為了進(jìn)一步提高算法的抗噪性，將基于小波多分辨分析的多尺度反演策略和小生境粒子群算法相結(jié)合構(gòu)造了多尺度小生境粒子群算法。帶有5%隨機(jī)噪聲的馬斯京根模型參數(shù)反演結(jié)果顯示，新提出的多尺度小生境粒子群算法能夠有效提升小生境粒子群算法的抗噪性，從而使反演結(jié)果的精度得到較大的改善。

關(guān)鍵詞：馬斯京根模型；參數(shù)反演；小生境粒子群算法；多尺度；隨機(jī)噪聲

眾所周知，由于其簡單實(shí)用性，馬斯京根模型是眾多洪水演算模型中應(yīng)用最為廣泛的方法之一，它利用河段水量槽蓄方程代替復(fù)雜的水動(dòng)力方程從而使計(jì)算過程極大簡化, 同時(shí)又能取得滿足實(shí)用的演算精度, 從而被國內(nèi)外廣泛應(yīng)用, 在洪水預(yù)報(bào)和防洪規(guī)劃中具有重要意義。然而，該方法在實(shí)際應(yīng)用中的一個(gè)重要難點(diǎn)即是模型的參數(shù)優(yōu)選問題?！?br>