基于改进遗传算法的HBV水文模型参数优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 遗传算法的理论起源和发展 | 第9-10页 |
| 1.2 遗传算法的研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 遗传算法的理论研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 遗传算法的应用研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 遗传算法的特点 | 第14-15页 |
| 1.3.1 遗传算法与传统优化方法的比较 | 第14-15页 |
| 1.3.2 遗传算法的不足 | 第15页 |
| 1.4 HBV水文模型简介 | 第15页 |
| 1.5 水文模型参数率定的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.6 本文的研究内容 | 第16-19页 |
| 2 遗传算法理论基础 | 第19-25页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 遗传算法的基本概念 | 第19-20页 |
| 2.3 标准遗传算法的基本流程 | 第20-21页 |
| 2.4 遗传算法的模式定理和积木块假设 | 第21-24页 |
| 2.4.1 模式和模式定理 | 第21-23页 |
| 2.4.2 积木块假设 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 遗传算法的改进 | 第25-39页 |
| 3.1 遗传算法改进的基本思路和计算步骤 | 第25-28页 |
| 3.1.1 标准遗传算法与改进遗传算法的比较 | 第25-27页 |
| 3.1.2 改进遗传算法的计算步骤 | 第27-28页 |
| 3.2 改进遗传算法的收敛性探索 | 第28-31页 |
| 3.2.1 收敛性的一般定义 | 第28-29页 |
| 3.2.2 收敛性探索的理论基础 | 第29-30页 |
| 3.2.3 改进遗传算法的收敛性 | 第30-31页 |
| 3.3 改进算法的算例测试 | 第31-39页 |
| 3.3.1 检验函数 | 第31-34页 |
| 3.3.2 计算结果及分析 | 第34-39页 |
| 4 改进遗传算法在HBV水文模型参数率定中的应用 | 第39-51页 |
| 4.1 HBV水文模型 | 第39-43页 |
| 4.1.1 HBV水文模型的结构 | 第39-40页 |
| 4.1.2 HBV水文模型的模拟流程 | 第40-43页 |
| 4.2 应用区域概况及数据来源 | 第43-44页 |
| 4.3 用改进遗传算法率定HBV水文模型参数 | 第44-48页 |
| 4.3.1 HBV水文模型参数优选 | 第45-47页 |
| 4.3.2 新准则函数的HBV水文模型参数优化 | 第47-48页 |
| 4.4 HBV水文模型不确定性分析 | 第48-51页 |
| 4.4.1 GLUE方法的基本原理 | 第48页 |
| 4.4.2 GLUE方法的分析程序 | 第48-49页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第49-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
