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基于多初值GRG算法与遗传算法的ReNuMa模型校准模块优化 被引量:3
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作者 李川 沙健 +1 位作者 赵罡 王玉秋 《水资源与水工程学报》 2014年第1期95-99,共5页
ReNuMa模型设计用于在大流域尺度上评估营养盐通量。其校准模块采用的是广义简约梯度算法(GRG)。在实际应用中,该校准模块有许多不足之处。为提高ReNuMa模型校准模块的校准效率和全局寻优能力,提出了具有多初始点的GRG算法、遗传算法和... ReNuMa模型设计用于在大流域尺度上评估营养盐通量。其校准模块采用的是广义简约梯度算法(GRG)。在实际应用中,该校准模块有许多不足之处。为提高ReNuMa模型校准模块的校准效率和全局寻优能力,提出了具有多初始点的GRG算法、遗传算法和遗传算法与GRG算法连用的方法。以练江流域月径流量模拟为案例开展比较研究。结果表明:对ReNuMa模型校准模块的优化有效的提高了校准结果的有效性和参数的全局寻优能力。 展开更多
关键词 区域营养盐管理 参数校准 广义简约梯度算法 遗传算法
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