基于不同算法的SWMM模型参数率定与应用

摘要

由于SWMM模型精度在一定程度上取决于参数率定的过程,为降低人工率定方法的不确定性,本文基于BP神经网络模型,采用T分布优化的麻雀搜索算法改进BP模型,构建出TSSA-BP模型用于SWMM模型参数率定中,将率定后的SWMM模型与其余率定方法进行了对比,并应用于城市雨洪模拟中。结果表明:经TSSA-BP模型率定的SWMM模型在所有率定方法中精度最高,模拟的径流与污染物浓度变化趋势与实测值的一致性最高,可将该模型与SWMM模型共同使用。