[发明专利]降雨-径流模型参数率定方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种降雨-径流模型参数率定方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：根据降雨-径流模型的特点设计正交实验表A_mn，记A_mn＝(a_ij)_mn，其中m为方案数量，n为降雨-径流模型的参数数量，a_ij为第i个方案对应的第j个参数的取值；

步骤2：采用Fork/Join并行框架创建并行正交算法，并将m个方案分配到不同的线程池中；

步骤3：计算各线程池中评价目标的模糊合格率；

步骤4：根据所述步骤3计算的模糊合格率，创建由m个方案和l个评价目标构成的多目标评价矩阵X_ml，记X_ml＝(x_ij)_ml，其中x_ij为第i个方案对应第j个评价目标的模糊合格率，X_i为第i个方案对应的目标向量，记为X_i＝[x_i1,x_i2,...,x_ij,...,x_il]；

步骤5：根据所述多目标评价矩阵X_ml计算并确定各线程池中的最优方案，将各线程池对应的最优方案返回给主线程；

步骤6：所述主线程对各线程池对应的最优方案进行比对，确定当前最优计算结果；

步骤7：根据所述步骤6的当前最优计算结果确定该当前最优计算结果对应的方案，从而确定模型的当前参数组合；

步骤8：对于所述步骤7的当前参数组合，计算该当前参数组合中各参数在不同水平下相对贴近度c_i的平均值选取平均值中的最大值所对应的参数的水平取值，得到最优参数组合；

步骤9：判断所述步骤8的最优参数组合中各参数的水平取值是否满足精度需求，如果满足，则停止计算，所述步骤8得到的最优参数组合作为最终计算结果；否则重复步骤2～8，直到满足精度需求。

2.如权利要求1所述的降雨-径流模型参数率定方法，其特征在于，所述步骤2中，m个方案分配到不同的线程池的具体实现过程为：

步骤2.1：根据多核CPU的核数p生成p个线程池；

步骤2.2：根据所述步骤2.1中线程池的数量p和方案数量m确定阈值β，β＝m/p，其中表示取最小正整数；

步骤2.3：将m个方案分配到不同的线程池，使每个线程池中的方案数量不大于阈值β。

3.如权利要求1所述的降雨-径流模型参数率定方法，其特征在于，所述步骤3中，评价目标包括洪峰流量、洪水总量以及峰现时间；

当评价目标为洪峰流量和洪水总量时，各方案对应评价目标的模糊合格率为：

其中，当j＝1时，x_i1为第i个方案对应洪峰流量的模糊合格率，为第i个方案的洪峰流量实际值与预报值相对误差的绝对值；当j＝2时，x_i2为第i个方案对应洪水总量的模糊合格率，为第i个方案的洪水总量实际值与预报值相对误差的绝对值；λ为修正系数；

当评价目标为峰现时间时，各方案对应评价目标的模糊合格率为：

其中，当j＝3时，x_i3为第i个方案对应峰现时间的模糊合格率，τ_i3为第i个方案的峰现时间，所述峰现时间是指预报洪峰时间与实际洪峰时间之差。