概念性水文模型参数率定及滚动预报修正研究
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-18页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
1.1.1 选题背景及意义 | 第9-11页 |
1.1.2 研究区域背景概况 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究进展 | 第12-16页 |
1.2.1 水文模型及模型参数率定研究进展 | 第12-14页 |
1.2.2 多核并行计算研究进展 | 第14-15页 |
1.2.3 气象水文耦合研究进展 | 第15-16页 |
1.3 本文研究内容及框架 | 第16-18页 |
2 新安江模型参数率定的多核并行算法 | 第18-35页 |
2.1 引言 | 第18-19页 |
2.2 参数率定目标确定 | 第19-22页 |
2.2.1 新安江模型 | 第19-20页 |
2.2.2 参数率定多目标准则选取 | 第20-21页 |
2.2.3 TOPSIS多准则优化 | 第21-22页 |
2.3 并行遗传算法 | 第22-23页 |
2.4 结合禁忌策略的多核并行遗传算法 | 第23-28页 |
2.4.1 并行策略 | 第23-25页 |
2.4.2 基于哈希表的禁忌策略 | 第25页 |
2.4.3 分治思想的Fork/Join框架 | 第25-26页 |
2.4.4 总体求解流程 | 第26-28页 |
2.5 实例分析 | 第28-34页 |
2.5.1 参数率定结果分析 | 第28-31页 |
2.5.2 并行计算效率分析 | 第31-33页 |
2.5.3 禁忌策略效果分析 | 第33-34页 |
2.6 小结 | 第34-35页 |
3 前期影响雨量逐时段修正方法 | 第35-46页 |
3.1 引言 | 第35-36页 |
3.2 前期影响雨量及其确定方法 | 第36-37页 |
3.2.1 前期影响雨量 | 第36页 |
3.2.2 人工经验确定方式 | 第36-37页 |
3.2.3 新安江日模型推求法 | 第37页 |
3.3 逐时段修正模型 | 第37-38页 |
3.3.1 目标函数 | 第37-38页 |
3.3.2 约束条件 | 第38页 |
3.4 改进粒子群算法求解 | 第38-42页 |
3.4.1 经典粒子群算法 | 第38-39页 |
3.4.2 混沌初始化种群 | 第39页 |
3.4.3 禁忌搜索策略 | 第39-40页 |
3.4.4 最优个体保留策略 | 第40页 |
3.4.5 基本求解流程 | 第40-42页 |
3.5 实例分析 | 第42-45页 |
3.5.1 典型洪水分析 | 第42-44页 |
3.5.2 22 场洪水结果分析 | 第44-45页 |
3.6 小结 | 第45-46页 |
4 耦合CFS降雨信息的水文模型滚动洪水预报研究 | 第46-56页 |
4.1 引言 | 第46-47页 |
4.2 CFS数据解析及精度分析 | 第47-50页 |
4.2.1 CFS简介 | 第47页 |
4.2.2 CFS降雨信息解析方法 | 第47-49页 |
4.2.3 CFS降雨预报信息精度分析方法 | 第49-50页 |
4.3 气象水文耦合模型 | 第50-52页 |
4.3.1 气象水文单向耦合 | 第50-51页 |
4.3.2 气象水文耦合的滚动洪水预报方案 | 第51-52页 |
4.4 实例分析 | 第52-55页 |
4.4.1 CFS未来 24h降雨预报精度分析 | 第52-53页 |
4.4.2 耦合CFS降雨预报的滚动洪水预报分析 | 第53-55页 |
4.5 小结 | 第55-56页 |
5 总结与展望 | 第56-58页 |
5.1 总结 | 第56-57页 |
5.2 展望 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-62页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62页 |
攻读硕士学位期间参与项目情况 | 第62-63页 |
致谢 | 第63-64页 |