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基于遗传算法和并行组合模拟退火算法的洪水过程缩放模型研究
  • ISSN号:1003-1243
  • 期刊名称:《水力发电学报》
  • 时间:0
  • 分类:TV122.3[水利工程—水文学及水资源]
  • 作者机构:[1]西安理工大学,西安710048, [2]黄河上游水电开发有限责任公司,西宁810003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50479024);陕西省教育厅专项科研计划项目(04JK233).
中文摘要:

针对泄洪风险和施工导流风险计算对洪水缩放的要求和传统洪水同频率放大方法中手工修匀任意性较大等方面的不足,提出采用计算机优化方法来实现洪水过程的自动放大。在满足洪峰流量约束和分时段洪量约束条件下,本文建立了以洪水过程模式尽量相似为目标的洪水过程放大优化模型,并采用具有全局搜索能力的遗传算法和并行组合模拟退火算法求解该模型。通过实例计算可以看出,这两种算法计算结果均能较好的满足洪峰洪量约束要求,并有效保持了典型洪水的模式,避免了人工修匀的任意性。

英文摘要:

Aiming at the flood zoom demand of flood discharging risk, construction diversion risk and the deficiency of the traditional same-frequency flood amplification method, a new optimal amplification method for the flood process realized by the computer is presented in this paper. The objective of the optimal model is to keep the flood process mode similar and subject to restrictions of the actual peak flow discharge and flood volume in different period of time, the GA and PRSAA that have global optimal capabilities are used to solve the model in this paper. From the case study, it can be seen that the results of two algorithms can satisfy the restrictions of the actual peak flood discharge and flood volume and keep the mode of the typical flood effectively and avoid the manual randomicity.

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期刊信息
  • 《水力发电学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水力发电工程学会
  • 主编:李庆斌
  • 地址:北京清华大学新水利馆211室
  • 邮编:100084
  • 邮箱:
  • 电话:010-62783813
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-1243
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2241/TV
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 优秀学术期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12057