[发明专利]基于FCM‑NSGA‑II的水文模型参数估计方法在审
| 申请号： | 201711081412.2 | 申请日： | 2017-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN107766694A | 公开（公告）日： | 2018-03-06 |
| 发明（设计）人： | 林凯荣;兰甜;陈晓宏 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司44102 | 代理人： | 陈卫 |
| 地址： | 510000 *** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及文模拟和预报领域，涉及一种基于FCM‑NSGA‑II的水文模型参数估计方法。包括S1. 采用模糊C‑均值聚类法对未知的洪水过程进行分类，选用降雨资料和潜在蒸发量资料作为聚类指标，并对聚类指标进行归一化处理，然后根据FCM模型把流域资料分为丰水期和枯水期；S2. 分别针对丰水期和枯水期设置目标函数；S3. 基于丰水期和枯水期的目标函数，采用NSGA‑II多目标参数优选算法估计半分布式水文模型TOPMODEL的最优参数组，得到对水文过程分类的预报结果；S4. 对整个水文时间序列设置单目标函数，采用采用SCE‑UA单目标参数优选算法计算TOPMODEL水文模型的最优参数组，得到对水文过程不分类的预报结果；S5. 将S3步骤得到的预报结果与S4步骤得到的预报结果进行对比和相互验证。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fcm nsga ii 水文 模型 参数估计 方法 | ||
【主权项】：
一种基于FCM‑NSGA‑II的水文模型参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采用模糊C‑均值聚类法对未知的洪水过程进行分类，选用降雨资料和潜在蒸发量资料作为聚类指标，并对聚类指标进行归一化处理，然后根据FCM模型把流域资料分为丰水期和枯水期；S2.分别针对丰水期和枯水期设置目标函数；S3.基于丰水期和枯水期的目标函数，采用NSGA‑II多目标参数优选算法估计半分布式水文模型TOPMODEL的最优参数组，得到对水文过程分类的预报结果；S4.对整个水文时间序列设置单目标函数，采用采用SCE‑UA单目标参数优选算法计算TOPMODEL水文模型的最优参数组，得到对水文过程不分类的预报结果；S5.将S3步骤得到的预报结果与S4步骤得到的预报结果进行对比和相互验证。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中山大学，未经中山大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711081412.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
