基于并行自適應(yīng)遺傳算法的水文模型率定研究

摘要： 【目的】參數(shù)率定是影響水文模型預(yù)報(bào)精度的重要因素，采用人工智能算法可以有效提高水文模型參數(shù)的率定效果。【方法】采用基于種群離散程度的自適應(yīng)算子，對(duì)GA算法的交叉、變異和遷移過程進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化，并利用粗粒度并行計(jì)算模型提高種群進(jìn)化效率，綜合以上手段研究了一種基于自適應(yīng)策略的并行遺傳算法。將傳統(tǒng)遺傳算法(GA),串行自適應(yīng)遺傳算法(AGA)和并行自適應(yīng)遺傳算法(PAGA),應(yīng)用于屯...