基于遗传算法的水文频率计算与研究

摘要

本文主要研究基于遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA)的P-Ⅲ型分布三参数的优化组合，具体的研究工作是GA在水文频率计算中的应用。收集整理广西壮族自治区梧州藤县大任水库1966年～2005年年最大24小时降雨量，采用P-Ⅲ型分布计算降雨量频率曲线，先以传统计算方法(矩法、概率权重矩法、单权函数法和双权函数法)预估P-Ⅲ型分布三参数-x、Cv和Cs的值，再用GA优化P-Ⅲ型分布的三参数。在进行GA计算时，以-x、Cv和Cs作为遗传算法的决策变量，根据矩法、概率权重矩法、单权函数法和双权函数法预估的参数值，计算得出的最大值和最小值分别为：-x的最小值为矩法和概率权重矩法计算的122.98，最大值为单权函数法和双权函数法计算的125.94；Cv的最小值为概率权重矩法计算的0.46，最大值为双权函数法计算的0.57；Cs的最小值为矩法计算的1.51，最大值为双权函数法计算的2.55，适当调整后，确定GA决策变量的取值范围为Cv∈[0.4,0.6]，Cs∈[1.5,2.6]，-x∈[122.98,125.94]。 GA的操作算子有选择算子、交叉算子和变异算子，选定GA的操作算子为轮盘选择算子、单点交叉、和基本位变异：根据经验制定了12组运行参数用以调试程序，从得出的成果图中综合分析运行参数的合理取值，最后，调整和确定遗传算法的运行参数，进行最终的GA优化。大任水文站百年一遇设计洪水成果图表明，根据传统方法计算的设计洪水精度不高，而由GA优化P-Ⅲ型分布三参数后，计算得出的设计洪水比目前规范中的双权函数法要高。此外，与广西玉林水利水电设计院2005年的复核成果相比表明，设计院计算的设计洪水偏大。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章引言

1.1问题提出及研究意义

1.2 GA的国内外研究进展

1.2.1 GA发展简史

1.2.2 GA在水文领域的应用

1.3主要研究的内容与技术路线

1.3.1主要研究内容与拟解决的关键性问题

1.3.2技术路线

1.4主要创新点

1.5小结

第2章研究区域概况及几种频率计算方法结果

2.1大任河流域及坝区概况

2.2 P-Ⅲ型曲线应用历史与现状

2.3频率计算与参数估计

2.3.1矩法

2.3.2概率权重矩法

2.3.3权函数法

2.4设计降雨量频率曲线图

2.5小结

第3章GA

3.1 GA的操作

3.1.1 GA设计与执行策略

3.1.2 GA原理

3.1.3 GA的特点

3.1.4 GA应用的关键问题

3.2基于GA的水文频率计算

3.2.1确定决策变量和约束条件

3.2.2建立优化模型

3.2.3确定编码和解码方式

3.2.4确定个体适应度的评价方法

3.2.5设计遗传操作算子和确定GA的运行参数

3.3 小结

第4章GA与传统方法的精度评定和误差分析

4.1精度评定

4.1.1降雨量相对误差分析

4.1.2各方法计算的降雨量与实测降雨量的比较

4.1.3洪水过程线

4.2小结

第5章结论与展望

5.1主要结论

5.2问题与建议

附表

致谢

参考文献

个人简历