文章摘要
袁晓辉,张双全,张勇传,黄大俊.非线性马斯京根模型参数率定的新方法[J].水利学报,2001,32(5):0077-0082
非线性马斯京根模型参数率定的新方法
Parameter estimation of nonlinear Muskingum Model using mixed genetic algorithm
  
DOI:
中文关键词: 非线性马斯京根模型 混合遗传算法 洪水演算
英文关键词: nonlinear Muskingum model  mixed genetic algorithm  flood routing
基金项目:
作者单位
袁晓辉 华中科技大学 水电及数字化工程学院 
张双全 华中科技大学 水电及数字化工程学院 
张勇传 华中科技大学 水电及数字化工程学院 
黄大俊 清江水电开发公司 
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中文摘要:
      本文在分析经典二进制遗传算法不足之处的基础上提出一种改进的混合遗传算法(MGA),用于对非线性马斯京根模型参数的估计。同其它算法相比显示出求解精度高而且收敛速度快的特点。通过具体仿真计算验证了该方法的正确性,从而为准确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种十分有效的方法。
英文摘要:
      Based on the analysis on disadvantage of the classical binary-coded genetic algorithm,an improved genetic algorithm named mixed genetic algorithm(MGA) is proposed.The principle and implementing steps of this algorithm are introduced in detail and is applied to estimate the parameter of nonlinear Muskingum model.It improves the precision of solutions and accelerates the convergence.
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