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水文频率分析在参数估计过程中常采用智能优化适线法,如蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等,但这些算法模型参数难以有效确定,导致寻优结果存在不稳定的不足。为了克服传统优化适线法的缺陷,在系统阐述群居蜘蛛优化算法基本原理的基础上,将群居蜘蛛优化算法用于水文频率曲线的参数确定中,并与传统的参数估计方法(矩法、权函数法、概率权重矩法、遗传算法)加以比较。实例结果表明,该方法搜索效率高,寻优结果稳定,能较好获得参数的最优解。 相似文献
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可考虑历史洪水信息的广义极值分布线性矩法的研究 总被引：3，自引：1，他引：2
在水文及其他行业中广义极值分布(GEV)是一种较为常用的分布线型,包括极值Ⅰ型、极值Ⅱ型和极值Ⅲ型分布.在介绍了该分布线性矩与其参数关系后,给出了有效的可以考虑历史洪水信息的线性矩公式,并对由线性矩推求分布密度函数中k值作了改进.通过统计试验计算分析了线性矩在该分布中的统计性能及历史洪水公式的适用性,并与绝对值准则和平方和准则两种不同优化适线法、矩法作了比较.统计试验表明,改进k值计算后的线性矩法略优于传统线性矩法.从总体上讲,改进k值计算后的线性矩法优于平方和准则适线法及矩法,其参数及设计值的不偏性很好,与绝对值准则适线法总体上相当. 相似文献
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研究随机加权先验法进行P-Ⅲ分布参数贝叶斯估计。应用随机加权法确定分布参数的先验分布,MCMC自适应采样算法(AM)进行参数的后验分布采样,并与矩法、极大似然法和概率权重矩法等传统水文频率分析方法进行比较。实例表明,AM方法估算参数下,实测样本与对应频率设计值离差平方和最小,是一种可行的水文频率分析途径。 相似文献
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水文计算中的模糊优化适线法 总被引：1，自引：0，他引：1
我国在水文计算中广泛应用适线法估计频率曲线参数。本文建议了一种模糊优化适线法。这一方法能较好地考虑经验点据的不确定性，和传统方法相比具有明显的特点。 相似文献
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水文频率分析计算过程中,水文极值样本系列容量一般都较小、代表性不高,使得水文设计值估计具有不确定性。利用Bootstrap方法,研究样本抽样不确定性对水文设计值的影响。与传统水文频率分析方法相比,基于Bootstrap方法不仅可提供设计值的点估计和区间估计,同时能够对设计值的不确定性进行定量评价。此外,基于Bootstrap技术,结合矩法、权函数法及线性矩法,设置3套方案,分析了该方法在不同参数估计方法间的有效性。以南通市1970-2011年共42年的年降雨量数据资料为例,对所提方法进行实例应用分析,结果表明,从期望设计值、90%置信区间及最终设计值角度而言,基于所提方法的设计成果受参数估计方法的选取影响不大,且可回避规范中B值诺莫图通用性较差及误差显著问题。 相似文献
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群智能优化算法在水文频率曲线适线中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
根据不同适线准则,研究群智能优化算法在水文频率曲线适线中的计算问题,为水利工程规划、水资源优化配置等提供依据。以陕北地区12个主要测站的年径流系列为例,选取五大分布类共12种分布线型,根据我国现行水利水电工程设计洪水计算规范,按照离(残)差平方和最小准则(OLS)、离(残)差绝对值和最小准则(ABS)、相对离差平方和最小准则(WLS),以MATLAB7.6为计算平台,研究模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法和蚁群算法进行水文频率参数的估计。在不同适线准则下,陕北地区年径流最优频率分布模型为广义Logistic分布(Generalized Logistic Distribution,GLO),粒子群算法进行参数估算偏差最小。与传统优化方法相比,群智能优化算法对优化目标函数要求低,是一种推求年径流频率曲线统计参数的新途径。 相似文献
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水文频率计算中对数Γ分布的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
简述了对数Γ分布的统计特性和不同Ｃｓ／Ｃｖ值时模比系数Ｋｐ的制作方法。介绍了估计参数的矩法、混合矩法和适线法。文中认为,可以用水文资料的原系列直接进行频率计算,以避免对数变换引起的误差;并且,可将该型分布作为比较线型,用于进一步的分析研究中。 相似文献
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针对目前参数估计方法存在稀遇洪水频率设计值偏大的问题,提出采用基于数值次序统计量期望值的适线法计算洪水频率设计初始值;针对目前参数估计方法存在常遇洪水频率设计值偏小的问题,提出采用周文德公式修正目前频率设计偏小的情形,计算洪水频率设计修正值;针对目前传统方法计算洪水频率设计值抽样误差大的问题,提出采用基于数值次序统计量标准差的方法计算洪水频率设计保证值。定量分析表明,提出的基于数值次序统计量期望值的优化适线法具有良好的无偏性和有效性;寸滩站洪水频率设计修正值大于频率设计初始值,且两者偏差随着频率减小而减小;寸滩站洪水频率设计保证值明显大于修正值。 相似文献