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中文摘要：
对免疫克隆选择算法进行详细描述和分析,并将其应用于新安江模型的参数率定当中,对于人工生成的理想水文资料,分别采用SCE-UA算法、并行遗传算法（PGA）、改进粒子群算法（SMSE-PSO）和本文提出的免疫克隆选择算法（ICSA）进行参数率定,比较结果可知I,CSA收敛结果更好,效率和精度更高,将其应用实测资料中,预报结果均达到规范要求,证明ICSA是一种更为有效的新安江模型参数率定方法。
英文摘要：
An immune clonal selection algorithm（ICSA） is described and analyzed and it is used to calibrate the ideal hydrological data generated by a hydrological model of Xin＇anjiang hydropower.To calibrate the model parameters,four algorithms are examined and compared,shuffled complex evaluation algorithm（SCE-UA）,parallel genetic algorithm（PGA）,and parallel-swarms shuffling evolution algorithm（SMSE-PSO） and immune clonal selection algorithm（ICSA）.The results show higher efficiency and accuracy of ICSA,and its application to analysis of practical data satisfies the design requirements.ICSA is a more effective method for calibrating hydrologic model.
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