概念性流域水文模型参数多目标优化率定

郭俊; 周建中; 周超; 王光谦; 张勇传

doi:CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

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概念性流域水文模型参数多目标优化率定

郭俊, 周建中, 周超, 王光谦, 张勇传

文章导航 > 水科学进展 > 2012 > 23(4): 447-456

郭俊, 周建中, 周超, 王光谦, 张勇传. 概念性流域水文模型参数多目标优化率定[J]. 水科学进展, 2012, 23(4): 447-456. doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

引用本文:

郭俊, 周建中, 周超, 王光谦, 张勇传. 概念性流域水文模型参数多目标优化率定[J]. 水科学进展, 2012, 23(4): 447-456. doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

GUO Jun, ZHOU Jian-zhong, ZHOU Chao, WANG Guang-qian, ZHANG Yong-chuan. Multi-objective optimization for conceptual hydrological models[J]. Advances in Water Science, 2012, 23(4): 447-456. doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

Citation:

GUO Jun, ZHOU Jian-zhong, ZHOU Chao, WANG Guang-qian, ZHANG Yong-chuan. Multi-objective optimization for conceptual hydrological models[J]. Advances in Water Science, 2012, 23(4): 447-456. doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

概念性流域水文模型参数多目标优化率定

doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

1.
华中科技大学水电与数字化工程学院, 湖北武汉 430074;
2.
华中科技大学控制科学与工程系, 湖北武汉 430074;
3.
清华大学水利水电工程系, 北京 100084

基金项目: 国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2007CB714107);水利部公益性行业科研专项经费资助项目(201001080)

详细信息

作者简介:
郭俊(1988- ),男,湖北监利人,博士研究生,主要从事水资源优化与管理方面的研究。E-mail:guojun012004@126.com

通讯作者:
周建中,E-mail:jz.zhou@hust.edu.cn

中图分类号: TV121

Multi-objective optimization for conceptual hydrological models

1.
College of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China;
2.
Department of Control Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China;
3.
Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China

Funds: The study is financially supported by the National Key Basic Research Program of China (No.2007CB714107) and the National Non-Profit Research Program of China (No.201001080)

摘要: 针对传统基于单一目标的水文模型参数优化率定方法不能充分挖掘水文系统不同动态行为特征的缺陷,提出一种多目标文化混合复形差分进化算法(Multi-objective Culture Shuffled Complex Differential Evolution,MOCSCDE)用于求解水文模型参数多目标优化问题。MOCSCDE算法将混合复形进化算法(Shuffled Complex Evolution,SCE-UA)置于文化算法(Cultural Algorithms,CA)进化的框架中,利用种群进化过程中提取的各种知识指导算法的运行,提高算法的运行效率,同时考虑到SCE-UA中单纯形算子不能充分利用种群个体信息的不足,采用全局搜索能力强的差分进化算法(Differential Evolution,DE)替代单纯形算子,可以更加充分利用种群个体信息进行演化计算,进一步提高算法的计算效率。将MOCSCDE算法应用于概念性水文模型——新安江模型的参数多目标优化率定,并与NSGA-Ⅱ和SPEA2算法进行对比分析,结果表明MOCSCDE算法的收敛性和分布性均优于NSGA-Ⅱ和SPEA2,可为水文预报提供更为全面可靠的参数组合决策依据。
- 概念性流域水文模型 /
- 参数率定 /
- 径流预报 /
- 多目标
Abstract: Traditionally,conceptual hydrological models are calibrated by optimizing the model parameters using a single objective function,which makes is difficult to properly consider all behavior of a natural hydrological system.To circumvent this problem,we propose a novel Multi-objective Culture Shuffled Complex Differential Evolution (MOCSCDE) algorithm for model calibration based on multi-objective functions in this paper.The MOCSCDE algorithm takes the Cultural Algorithms (CA) as the evolving framework and adopts the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) in the population space.This evolution strategy can make use of the problem-solving knowledge obtained along with the evolution process to guide the algorithm toward the optimization direction.Meanwhile,as the simplex search operator in the SCE-UA algorithm cannot use the whole information of the individuals,a Differential Evolution (DE) algorithm is employed to serve as a substitute of the simplex search operator.The DE algorithm can more thoroughly utilize the information of the population and enhance the search efficacy of the algorithm.The performance of the MOCSCDE algorithm is tested for parameter estimation of a conceptual hydrological model (Xinanjiang model).The MOCSCDE results are compared to those obtained with the NSGA-II and SPEA2 algorithms.It can be found that the MOCSCDE can get better convergence and spread performance,and can provide more reliable and comprehensive solutions in practical applications.
- conceptual hydrological model /
- parameter calibration /
- streamflow forecasting /
- multi-objective

[1]	董增川, 倪效宽, 陈牧风, 姚弘祎. 流域水资源调度多目标时变偏好决策方法及应用 . 水科学进展, 2021, 32(3): 376-386. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.03.006
[2]	陈晓宏, 颜依寒, 李诚, 危润初. 溶蚀丘陵型岩溶流域概念性水文模型及其应用 . 水科学进展, 2020, 31(1): 1-9. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.01.001
[3]	金君良, 舒章康, 陈敏, 王国庆, 孙周亮, 贺瑞敏. 基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报 . 水科学进展, 2019, 30(3): 316-325. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.03.002
[4]	白涛, 阚艳彬, 畅建霞, 袁梦. 水库群水沙调控的单-多目标调度模型及其应用 . 水科学进展, 2016, 27(1): 116-127. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2016.01.013
[5]	杨蕴, 吴剑锋, 林锦, 吴吉春, 王锦国. 控制海水入侵的地下水多目标模拟优化管理模型 . 水科学进展, 2015, 26(4): 579-588. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2015.04.015
[6]	俞双恩, 王宁, 于智恒, 王君. DRAINMOD-S模型参数的全局灵敏度分析 . 水科学进展, 2015, 26(2): 271-278. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2015.02.018
[7]	卢有麟, 周建中, 王浩, 张勇传. 三峡梯级枢纽多目标生态优化调度模型及其求解方法 . 水科学进展, 2011, 22(6): 780-788.
[8]	张铭, 李承军, 张勇传. 贝叶斯概率水文预报系统在中长期径流预报中的应用 . 水科学进展, 2009, 20(1): 40-44.
[9]	丁胜祥, 董增川, 王德智, 李庆航. 基于Pareto强度进化算法的供水库群多目标优化调度 . 水科学进展, 2008, 19(5): 679-684.
[10]	尹正杰, 胡铁松, 崔远来, 王小林, 曾志炫. 水库多目标供水调度规则研究 . 水科学进展, 2005, 16(6): 875-880.
[11]	张雪花, 郭怀成, 张宝安. 系统动力学-多目标规划整合模型在秦皇岛市水资源规划中的应用 . 水科学进展, 2002, 13(3): 351-357.
[12]	王大正, 赵建世, 蒋慕川, 翁文斌. 多目标多层次流域需水预测系统开发与应用 . 水科学进展, 2002, 13(1): 49-54.
[13]	杨侃, 刘云波. 基于多目标分析的库群系统分解协调宏观决策方法研究 . 水科学进展, 2001, 12(2): 232-236.
[14]	王国利, 周惠成, 杨庆. 基于DRASTIC的地下水易污染性多目标模糊模式识别模型 . 水科学进展, 2000, 11(2): 173-179.
[15]	胡四一, 王银堂, 谭维炎, 仲志余, 徐承隆, 胡维忠. 长江中游洞庭湖防洪系统水流模拟——Ⅱ．模型实现和率定检验 . 水科学进展, 1996, 7(4): 346-353.
[16]	王建群, 叶秉如. 一种交互式多目标决策方法及其应用 . 水科学进展, 1996, 7(1): 60-65.
[17]	蔡煜东, 姚林声. 径流长期预报的人工神经网络方法 . 水科学进展, 1995, 6(1): 61-65.
[18]	陈守煜, 邱林. 水资源系统管理的广义保证率与多目标模糊优化 . 水科学进展, 1993, 4(3): 215-220.
[19]	林翔岳, 许丹萍, 潘敏贞. 综合利用水库群多目标优化调度 . 水科学进展, 1992, 3(2): 112-119.
[20]	白宪台, 黄云光, 周顺岐, 孙希宾. 灌溉水库水资源综合利用的多目标决策模型 . 水科学进展, 1992, 3(3): 207-214.

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概念性流域水文模型参数多目标优化率定

doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

1. 华中科技大学水电与数字化工程学院, 湖北武汉 430074;

2. 华中科技大学控制科学与工程系, 湖北武汉 430074;

3. 清华大学水利水电工程系, 北京 100084

基金项目: 国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2007CB714107);水利部公益性行业科研专项经费资助项目(201001080)

作者简介:
郭俊(1988- ),男,湖北监利人,博士研究生,主要从事水资源优化与管理方面的研究。E-mail:guojun012004@126.com

通讯作者: 周建中,E-mail:jz.zhou@hust.edu.cn

收稿日期: 2011-08-15
刊出日期: 2012-07-25

中图分类号: TV121

关键词:

摘要: 针对传统基于单一目标的水文模型参数优化率定方法不能充分挖掘水文系统不同动态行为特征的缺陷,提出一种多目标文化混合复形差分进化算法(Multi-objective Culture Shuffled Complex Differential Evolution,MOCSCDE)用于求解水文模型参数多目标优化问题。MOCSCDE算法将混合复形进化算法(Shuffled Complex Evolution,SCE-UA)置于文化算法(Cultural Algorithms,CA)进化的框架中,利用种群进化过程中提取的各种知识指导算法的运行,提高算法的运行效率,同时考虑到SCE-UA中单纯形算子不能充分利用种群个体信息的不足,采用全局搜索能力强的差分进化算法(Differential Evolution,DE)替代单纯形算子,可以更加充分利用种群个体信息进行演化计算,进一步提高算法的计算效率。将MOCSCDE算法应用于概念性水文模型——新安江模型的参数多目标优化率定,并与NSGA-Ⅱ和SPEA2算法进行对比分析,结果表明MOCSCDE算法的收敛性和分布性均优于NSGA-Ⅱ和SPEA2,可为水文预报提供更为全面可靠的参数组合决策依据。

English Abstract

Multi-objective optimization for conceptual hydrological models

1. College of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China;

2. Department of Control Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China;

3. Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China

Funds: The study is financially supported by the National Key Basic Research Program of China (No.2007CB714107) and the National Non-Profit Research Program of China (No.201001080)

Received Date: 2011-08-15
Publish Date: 2012-07-25

Keywords:

Abstract: Traditionally,conceptual hydrological models are calibrated by optimizing the model parameters using a single objective function,which makes is difficult to properly consider all behavior of a natural hydrological system.To circumvent this problem,we propose a novel Multi-objective Culture Shuffled Complex Differential Evolution (MOCSCDE) algorithm for model calibration based on multi-objective functions in this paper.The MOCSCDE algorithm takes the Cultural Algorithms (CA) as the evolving framework and adopts the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) in the population space.This evolution strategy can make use of the problem-solving knowledge obtained along with the evolution process to guide the algorithm toward the optimization direction.Meanwhile,as the simplex search operator in the SCE-UA algorithm cannot use the whole information of the individuals,a Differential Evolution (DE) algorithm is employed to serve as a substitute of the simplex search operator.The DE algorithm can more thoroughly utilize the information of the population and enhance the search efficacy of the algorithm.The performance of the MOCSCDE algorithm is tested for parameter estimation of a conceptual hydrological model (Xinanjiang model).The MOCSCDE results are compared to those obtained with the NSGA-II and SPEA2 algorithms.It can be found that the MOCSCDE can get better convergence and spread performance,and can provide more reliable and comprehensive solutions in practical applications.

郭俊, 周建中, 周超, 王光谦, 张勇传. 概念性流域水文模型参数多目标优化率定[J]. 水科学进展, 2012, 23(4): 447-456. doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

引用本文:

郭俊, 周建中, 周超, 王光谦, 张勇传. 概念性流域水文模型参数多目标优化率定[J]. 水科学进展, 2012, 23(4): 447-456. doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

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概念性流域水文模型参数多目标优化率定

doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

作者简介: 郭俊(1988- ),男,湖北监利人,博士研究生,主要从事水资源优化与管理方面的研究。E-mail:guojun012004@126.com

通讯作者: 周建中,E-mail:jz.zhou@hust.edu.cn

Multi-objective optimization for conceptual hydrological models

计量

出版历程

概念性流域水文模型参数多目标优化率定

doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.005

1. 华中科技大学水电与数字化工程学院, 湖北武汉 430074; 2. 华中科技大学控制科学与工程系, 湖北武汉 430074; 3. 清华大学水利水电工程系, 北京 100084

作者简介: 郭俊(1988- ),男,湖北监利人,博士研究生,主要从事水资源优化与管理方面的研究。E-mail:guojun012004@126.com

通讯作者: 周建中,E-mail:jz.zhou@hust.edu.cn

English Abstract

Multi-objective optimization for conceptual hydrological models

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作者简介:
郭俊(1988- ),男,湖北监利人,博士研究生,主要从事水资源优化与管理方面的研究。E-mail:guojun012004@126.com

通讯作者:
周建中,E-mail:jz.zhou@hust.edu.cn

1. 华中科技大学水电与数字化工程学院, 湖北武汉 430074;

2. 华中科技大学控制科学与工程系, 湖北武汉 430074;

3. 清华大学水利水电工程系, 北京 100084

作者简介:
郭俊(1988- ),男,湖北监利人,博士研究生,主要从事水资源优化与管理方面的研究。E-mail:guojun012004@126.com