SCE-UA在新安江模型参数优化中的稳定性分析

"新安江模型参数SCE-UA全局优化稳定性研究 汤嘉辉，辛朋磊 河海大学水文与水资源学院，南京(210098)" 新安江模型参数SCE-UA全局优化稳定性研究是针对流域水文模型中参数识别和优化的重要议题。SCE-UA（Shuffle Complex Evolution method）方法是一种高效的全局优化算法，常用于新安江模型的参数优化。此模型在水文学领域中被广泛应用，其参数的准确识别对于模拟效果至关重要，直接影响模型的应用成效。 研究主要关注三个方面：参数的相关性、优化数据的长度以及参数搜索范围对参数稳定性的关系。研究者汤嘉辉和辛朋磊提出了两种设计方案来探讨参数优化策略。一种是对所有参数同时进行优化，另一种则是预先固定部分不敏感参数，然后对剩余相对独立的参数进行分层、分目标函数优化。他们还考察了数据长度和参数搜索范围如何影响参数的稳定性。 研究发现，当参与优化的参数相对独立时，SCE-UA能够找到合理且唯一的全局最优参数组，并且参数具有较好的稳定性。参数的稳定性并不明显受到率定资料的长短或设定的参数搜索范围的影响。这表明SCE-UA算法在解决非线性、多极值问题时，能够有效地搜索到全局最优解，对于新安江模型参数优化尤为适用。 前人的研究，如李致家等和Hapuarachchi H.A.P的工作，已经指出了参数稳定性与优化数据长度的关联，以及参数搜索区间的重要性。这些研究成果为新安江模型的参数优化提供了理论基础，进一步验证了SCE-UA方法的有效性和可靠性。 关键词涉及参数优化、目标函数、全局最优参数组、参数相关性和参数稳定性，这些都是水文学和流域模型研究的核心内容。自动优化方法，尤其是SCE-UA，因其快速、客观的寻优特性，已经成为水文模型参数识别的主要工具。未来的研究可能将进一步深入探究如何更有效地利用SCE-UA或其他优化算法，以提升模型的预测精度和稳定性。