公开(公告)号：CN106682355B

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201710021954.4

申请日：2017-01-12

Applicant: 中国水利水电科学研究院

Inventor： 雷晓辉 ,  谢鸣超 ,  杨明祥 ,  权锦 ,  张梦婕 ,  刘颖斐 ,  王迁 ,  曾志强 ,  张云辉 ,  田雨 ,  秦韬 ,  蔡思宇 ,  廖卫红 ,  刘珂 ,  王旭 ,  王超

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/12 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明提出的一种基于PSO‑GA混合算法的水文模型参数率定方法，属于水文模型参数率定领域。该方法首先在水文模型的初始化阶段输入降雨量，水文模型所有参数以及每个参数的最大值和最小值；然后执行水文模型算法程序，得到输出的预报流量值；根据计算出的预报流量值与实际值进行校验比对，得到确定性系数并进行判定；当确定性系数大于等于0.2时，说明预报流量值与实际值之间的误差大于等于20％，则通过GA‑PSO混合算法进行参数率定。该方法结合了GA和PSO两种算法各自寻优特点，在避免早熟收敛，提高搜索精确度。

公开(公告)号：CN107016048A

公开(公告)日：2017-08-04

申请号：CN201710102631.8

申请日：2017-02-24

Applicant: 中国水利水电科学研究院

Inventor： 雷晓辉 ,  曾志强 ,  杨明祥 ,  蒋云钟 ,  王浩 ,  权锦 ,  刘珂 ,  田雨 ,  张云辉 ,  蔡思宇 ,  秦韬 ,  谢明超 ,  王迁

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/9024

Abstract: 本发明提出一种基于追赶法求解圣维南方程组的树状河网智能搜索方法，属于水利信息化应用领域。本发明在准备阶段，将需要进行搜索的河网进行河网概化，生成有向图并编码，然后生成邻接矩阵；在搜索路径计算阶段，首先计算有向图中每个节点的出度和入度并将所有节点分类放入SN源节点、IN内节点、EN终节点三个集合中，并设置一个Sort集合；在SN集合中任选一个节点作为搜索起始节点，根据条件对起始节点进行判定，选择执行相应的步骤进行搜索，并将结果放入Sort集合；搜索结束，返回Sort集合，按先后顺序依次排列所得到的边的编码，即为搜索得到的路径。本发明方法是一种针对树状河网的通用型方法，计算简便，具有较大实用价值。

公开(公告)号：CN106971237A

公开(公告)日：2017-07-21

申请号：CN201710106487.5

申请日：2017-02-27

Applicant: 中国水利水电科学研究院

Inventor： 雷晓辉 ,  王迁 ,  杨明祥 ,  尚毅梓 ,  权锦 ,  张云辉 ,  田雨 ,  蔡思宇 ,  张梦婕 ,  刘珂 ,  谢鸣超 ,  曾志强

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/00

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出的一种基于细菌觅食优化算法的中长期径流预报方法，属于水文预报技术领域。该方法首先选取相关系数大且对待预报流域径流有物理影响的环流指数作为预报因子并对预报因子值归一化处理，然后选定待预报流域的历史样本并分为训练集和检验集，利用训练集对支持向量回归机SVR模型训练，采用细菌觅食优化算法确定模型的参数值并输出适应度值最大的细菌；对该细菌解码，得到SVR模型参数的最佳值和初步预测结果；将初步预测结果与检验集比较并分析误差，若误差在设定范围内，则输出最终预测结果。本发明提高了采用SVR模型的中长期径流预报方法的预测精度、泛化能力以及实用性，可以作为中长期径流预报的一种有效的方法。

公开(公告)号：CN106682355A

公开(公告)日：2017-05-17

申请号：CN201710021954.4

申请日：2017-01-12

Applicant: 中国水利水电科学研究院

Inventor： 雷晓辉 ,  谢鸣超 ,  杨明祥 ,  权锦 ,  张梦婕 ,  刘颖斐 ,  王迁 ,  曾志强 ,  张云辉 ,  田雨 ,  秦韬 ,  蔡思宇 ,  廖卫红 ,  刘珂 ,  王旭 ,  王超

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/12 ,  G06T17/05

CPC classification number: Y02A90/15 ,  G06F17/5009 ,  G06N3/126 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明提出的一种基于PSO‑GA混合算法的水文模型参数率定方法，属于水文模型参数率定领域。该方法首先在水文模型的初始化阶段输入降雨量，水文模型所有参数以及每个参数的最大值和最小值；然后执行水文模型算法程序，得到输出的预报流量值；根据计算出的预报流量值与实际值进行校验比对，得到确定性系数并进行判定；当确定性系数大于等于0.2时，说明预报流量值与实际值之间的误差大于等于20％，则通过GA‑PSO混合算法进行参数率定。该方法结合了GA和PSO两种算法各自寻优特点，在避免早熟收敛，提高搜索精确度。

公开(公告)号：CN106971237B

公开(公告)日：2018-04-24

申请号：CN201710106487.5

申请日：2017-02-27

Applicant: 中国水利水电科学研究院

Inventor： 雷晓辉 ,  王迁 ,  杨明祥 ,  尚毅梓 ,  权锦 ,  张云辉 ,  田雨 ,  蔡思宇 ,  张梦婕 ,  刘珂 ,  谢鸣超 ,  曾志强

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提出的一种基于细菌觅食优化算法的中长期径流预报方法，属于水文预报技术领域。该方法首先选取相关系数大且对待预报流域径流有物理影响的环流指数作为预报因子并对预报因子值归一化处理，然后选定待预报流域的历史样本并分为训练集和检验集，利用训练集对支持向量回归机SVR模型训练，采用细菌觅食优化算法确定模型的参数值并输出适应度值最大的细菌；对该细菌解码，得到SVR模型参数的最佳值和初步预测结果；将初步预测结果与检验集比较并分析误差，若误差在设定范围内，则输出最终预测结果。本发明提高了采用SVR模型的中长期径流预报方法的预测精度、泛化能力以及实用性，可以作为中长期径流预报的一种有效的方法。