【摘 要】
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鉴于在不同分布线型下,传统参数估计方法需要推导繁琐的公式,因而引入智能优化算法。研究新型智能优化算法估算年降水量系列频率分布参数,提高降水系列分布参数估计精度。以
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51479171,51579059,51179160)
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鉴于在不同分布线型下,传统参数估计方法需要推导繁琐的公式,因而引入智能优化算法。研究新型智能优化算法估算年降水量系列频率分布参数,提高降水系列分布参数估计精度。以陕西省眉县、凤县和凤翔3个气象站的年降水量系列资料为例,应用反向学习自适应差分进化算法(OL-ADE)、蜻蜓算法(DA)和基于压缩因子的遗传粒子群混合算法(HGAPSO)原理,按照优化准则进行分布参数优化求解。在此基础上,利用TOPSIS评价法直观定量评价以上3种参数估计方法和3种传统参数估计方法。结果表明:与传统算法相比,3种新型智能优化算法在
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