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为了寻求水文频率参数最优值,进而得到精度更高的水文特征值,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)的水文频率参数优化算法.该算法基于离差平方和最小准则、离差绝对值和最小准则及相对离(残)差平方和最小准则,构建水文频率参数优化模型,在粒子群算法中引入自适应遗传算子,将遗传算法的全局搜索能力强与粒子群算法的收敛速度快有效结合,并对交叉、变异概率进行自适应改进,形成一种自适应混合算法,用于对模型求解,得到最佳水文频率统计参数.以北京市气象中心降雨资料为例,将本文算法与其...
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北京工业大学学报
Year： 2016
Issue： 06
Volume： 42
Page： 953-960
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