改进PSO法在马斯京根模型参数估计中的应用

摘要：

提出了一种改进的粒子群算法(PSO),在保持基本粒子群算法进化原理基础上,考虑坏粒子即适应值最差的粒子在进化过程中所具有的有用信息,对部分粒子的进化模式进行改进.本方法丰富了粒子进化的多样性,能有效地克服基本粒子群算法易早熟的缺点.应用实例表明,同其他算法相比,该算法的计算精度较高,且编程易实现,因此可广泛应用于求解多种模型参数的优化问题,为准确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种有效的方法.

关键词：改进粒子群算法、水文预报、马斯京根法、参数估计

所属期刊栏目：39

分类号：P334+.92(水文科学（水界物理学）)

资助基金：科技部专项基金2004CCA02500

在线出版日期：2008-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：60-61,106