SCE-UA算法优化新安江模型：实证分析与效果

"SCE-UA算法在新安江模型中的应用，董洁平，李致家，戴健男。本文探讨了SCE-UA算法在新安江模型参数优化中的应用，通过安徽呈村流域的实际案例，证明了该算法的有效性。" 在水文学及水资源领域，模型参数的优化对于提高水文预报的准确性至关重要。新安江模型是一种广泛应用于洪水预测和水资源管理的水文模型，而SCE-UA（Sequential Compensation-based Evolutionary Algorithm for the Uncertain Environment）算法则是一种基于不确定环境的序列补偿进化算法，它在参数优化问题中表现出强大的能力。本文由董洁平、李致家和戴健男共同撰写，他们专注于水文模型与水文预报的研究。 研究中，作者以安徽呈村流域为研究区域，利用SCE-UA算法对新安江模型的参数进行优化。这个过程包括了建立目标函数，目标函数的选择直接影响着参数优化的效果。在本研究中，总体水量误差被用作日模型的目标函数，而绝对值误差则用于次洪模型的目标函数。这样的设定有助于精确地调整模型参数，以使模型的预测结果更接近实际观测值。 通过应用SCE-UA算法，研究人员发现它可以有效地优化新安江模型的参数，达到全局最优状态。这意味着模型的预测精度得到了显著提升，对于洪水预警和水资源管理具有重要的实践意义。SCE-UA算法的优势在于其能够处理复杂的优化问题，尤其是在存在不确定性的情况下，其搜索能力和适应性使得参数的调整更为精准。 从率定和检验的结果来看，SCE-UA算法成功地改善了新安江模型的性能。经过优化的模型参数不仅在训练数据上表现良好，而且在独立的检验数据集上也验证了其有效性。这进一步证实了SCE-UA算法在水文模型参数优化中的潜力，对于类似流域的水文模拟提供了有价值的参考。 总结来说，这篇论文展示了SCE-UA算法在新安江模型参数优化中的优越性，强调了正确选择和建立目标函数的重要性，为水文学界提供了一个新的工具，以提高水文模型的预测准确性和可靠性。这项工作对于理解和改进其他水文模型的参数优化策略也具有指导作用。