[发明专利]基于蒙特·卡洛算法的新安江模型参数优化方法

摘要

本发明公开一种基于蒙特·卡洛算法的新安江模型参数优化方法，根据蒙特·卡洛算法，构建了概率模型来生成采样数据，定义了相对误差与日效率系数两个目标函数，并使用这两个目标函数来判定参数率定结果值的优劣。通过对蒙特·卡洛算法应用于新安江模型进行参数优化的验证实验，结果表明，应用蒙特·卡洛算法对新安江模型参数进行优化，把优化的结果参数值用于日模型计算，计算结果与实测流量值具有较好的拟合度。

主权项

一种基于蒙特·卡洛算法的新安江模型参数优化方法，其特征在于，包括构造概率模型与目标函数：1)概率模型公式(1)是为使用蒙特·卡洛算法对新安江模型进行参数优化而构建的概率模型；φi＝f(maxi,mini)＝(maxi‑mini)*Rnd+mini   (1)其中：φi为第i个参数，Rnd是0到1之间的随机数；公式(1)的含义是为参数生成maxi到mini之间的随机数组。2)目标函数定义了相对误差目标函数与日效率系数目标函数来评价实测流量与模拟流量的拟合程度；相对误差：由单位年实测流量与模拟流量决定，是实测雨量年流量和与模拟流量年流量和的绝对差占实测流量年流量和的比例；相对误差公式见(2)。f(p,q)=|Σj=1N(Σi=1Mpi)j-Σj=1N(Σi=1Mqi)j|Σj=1N(Σi=1Mpi)j*100---(2)]]>其中：pi为第i日实测流量，qi为第i日模拟流量，N为率定数据的总年数，M为率定数据的每月天数；日效率系数：由每天实测流量与模拟流量的值决定，日效率系数公式见(3)。f(p,q)=1-Σi=1N(pi-qi)2Σi=1N(pi-k)2---(3)]]>其中：pi为第i日实测流量，qi为第i日模拟流量，k为常数；k常数固定时，f(p,q)值越大，则参数优化的值越优。