【摘 要】
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以江西省抚河娄家村流域为例,采用混沌粒子群优化算法(CPSO)优化半分布式水文模型(TOPMODEL)参数,并对优化结果进行了检验。结果表明,该法有效改善了PSO的全局寻优能力,粒子
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,中国水利水电科学研究院水资源所,
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以江西省抚河娄家村流域为例,采用混沌粒子群优化算法(CPSO)优化半分布式水文模型(TOPMODEL)参数,并对优化结果进行了检验。结果表明,该法有效改善了PSO的全局寻优能力,粒子群体进化速度加快,收敛速度和精度提高。
Taking Loujiacun watershed in Fuhe, Jiangxi Province as an example, the semi-distributed hydrological model (TOPMODEL) parameters were optimized by using Chaos Particle Swarm Optimization (CPSO), and the optimization results were tested. The results show that this method effectively improves the global optimization ability of PSO, and the particle population evolves faster and the convergence speed and accuracy are improved.
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