【摘 要】
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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。
【机 构】
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华北水利水电大学水利学院,水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心,华南农业大学水利与土木工程学院
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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。
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