申请/专利权人：江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)

申请日：2024-04-15

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN118036481B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/006;G06F113/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明公开了一种预测河道洪水流量的方法，包括以下步骤：收集河道某个典型年份发生的一场洪水过程数据；构建河道洪水流量演算模型和河道洪水流量演算目标函数；引入鹅优化算法，利用变异精英策略对鹅优化算法改进，并优化河道洪水流量演算目标函数，获取河道洪水流量演算模型对应的最优参数；基于河道洪水流量演算模型和对应的最优参数，通过输入河道预测的入流流量，预测河道出流流量。本发明的优点是：提出一种变异精英策略，用于改进鹅优化算法，在其已有的优势基础上，加快了算法搜索效率，使算法的稳定性和全局寻优能力进一步提升，增强了算法的可适用性，为预测河道洪水流量提供了一种新的智能优化方法。

主权项：1.一种预测河道洪水流量的方法，其特征在于：包括以下具体步骤：步骤S1，收集河道某个典型年份发生的一场洪水过程数据：包含河道入流流量和实际出流流量；步骤S2，构建河道洪水流量演算模型和河道洪水流量演算目标函数；步骤S3，引入鹅优化算法，利用变异精英策略对鹅优化算法改进，并优化河道洪水流量演算目标函数，获取河道洪水流量演算模型对应的最优参数；步骤S4，基于河道洪水流量演算模型和对应的最优参数，通过输入河道预测的入流流量，预测河道出流流量；步骤S2中构建河道洪水流量演算模型和河道洪水流量演算目标函数，具体操作步骤为：步骤S21，构建河道洪水流量演算模型： （1）；式中，为初始时刻模拟的出流流量，单位为m3s；为初始时刻实测的出流流量，单位为m3s；为第i时刻模拟的出流流量，单位为m3s；为第i-1时刻模拟的出流流量，单位为m3s；为第i时刻的入流流量，单位为m3s；为第i-1时刻的入流流量，单位为m3s；n为时段个数；、为流量演算系数；0≤≤1；0≤≤1；步骤S22，构建河道洪水流量演算目标函数： （2）；式中，为河道洪水流量演算目标函数；为河道洪水流量演算目标函数的最小值；为第i时刻实测的出流流量，单位为m3s；步骤3中引入鹅优化算法，利用变异精英策略对鹅优化算法改进，具体操作步骤为：步骤S31，在鹅优化算法开始迭代时，在参数的取值上下限范围内随机生成一系列参数T，设有m行j列参数，其中j为参数个数，m为参数的组数；步骤S32，利用随机生成的一系列参数T，计算出参数的组数m的适应度值，通过比较参数的组数m的适应度值大小，获取第1次迭代的一个最小适应度值fit1，并同步记录第1次迭代的一个最小适应度值fit1对应的一组参数，记为当前最优的一组参数即精英个体；步骤S33，当0≤T≤0.25时，将鹅优化算法当前迭代得到最优的一组参数替换成为鹅优化算法下一次迭代的一组参数，每一次迭代均有m组参数参与下一次迭代计算；此步为保留上一次迭代的精英个体，即为精英策略的具体过程；步骤S34，当0.25＜T≤0.5时，获取若干组变异参数，在最优的一组参数中进行-15%~15%范围扰动变异；当0.5＜T≤0.75时，获取若干组变异参数，在最优的一组参数中进行-20%~20%范围扰动变异；当0.75＜T≤1.0时，随机生成若干组参数；如果变异参数超出参数的取值上下限范围，则变异参数值等于参数的上限值或下限值，此过程中产生m-1组参数；此步为变异精英策略的具体过程；步骤S35，将步骤S33和步骤S34按参数产生顺序组成新的m组参数，通过比较参数大小，获取第2次迭代的一个最小适应度值fit2；步骤S36，将第2次迭代的一个最小适应度值fit2与第1次迭代的一个最小适应度值fit1比较，如果fit2＜fit1，表明下一次迭代获取的最小适应度值更小，则将第2次迭代的一个最小适应度值fit2替换成当前迭代中最优的适应度值fitopt；否则，仍保留第1次迭代的一个最小适应度值fit1为当前迭代中最优的适应度值fitopt；同步记录当前迭代中最优的适应度值fitopt对应的参数，记为当前迭代中最优的一组参数；步骤S37，依次循环重复步骤S33至步骤S36，直至鹦鹉优化器迭代次数达到上限。

全文数据：

权利要求：

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