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    重庆时时彩规律技巧: 一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的基流分割方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201611214071.7

    申请日:

    2016.12.23

    公开号:

    CN106777724A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/50申请日:20161223|||公开
    IPC分类号: G06F17/50; G06N3/12 主分类号: G06F17/50
    申请人: 吉林大学
    发明人: 李鸿雁; 鲍珊珊
    地址: 130000 吉林省长春市前进大街2699号
    优先权:
    专利代理机构: 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 22100 代理人: 魏征骥
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611214071.7

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的一种基流分割方法,属于工程水文地质学中基流分割或水源划分领域。收集数据,对流域峰后地面径流汇流时间经验公式率定,引入降雨强度,采用遗传算法以全局搜索优化智能技术率定改进经验公式的参数,得到优化的经验公式,直接计算流域峰后地面径流汇流时间N。本发明克服了滑动最小值试算的缺点,不仅计算简便,而且又提高了精确度。

    权利要求书

    1.一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的基流分割方法,其特征在于,包括下列步
    骤:
    步骤1,收集数据,包括日径流量Q、日降雨量P和汇水区流域面积F,以平方公里记,km2;
    根据日径流量资料,采用退水曲线法将标准退水曲线移动到透明纸上,再将其覆盖到
    要分割的流量过程线的退水段上,注意比例尺一致,基线与时间轴重合,左右平移使两者退
    水段尾部吻合,则两线开始重叠的时刻,就可以作为地面径流的终止点,地面径流终止点距
    离实测流量过程线的洪峰流量出现的时刻的时距为N,即得到峰后地表径流平均汇流时间,
    天数d;
    以退水曲线求得的N值和汇水区流域面积F作为初始样本,流域地表径流经验公式如
    下:
    N=0.8F0.2 (1)
    步骤2,流域峰后地面径流汇流时间经验公式率定
    经过遗传算法优化参数后得到优化经验公式为:
    N=0.1200F0.3055 (5)
    步骤3,流域地面汇流时间经验公式改进。
    对于半干旱半湿润地区、及湿润地区,雨强仍然是制约汇流时间的一个重要指标,进
    而,对原经验公式(1)加以改进,引入变量平均雨强P,建立流域地面径流平均汇流时间与流
    域面积与平均雨强之间的相关关系,
    <mrow> <mi>N</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <msup> <mi>F</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </msup> <msup> <mi>P</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>3</mn> </msub> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    经过遗传算法优化参数后得到优化经验公式为:
    N=0.0080F0.3206P1.4824 (10)
    步骤4,IGF.max值的确定
    首先采用滑动最小值法计算出N为1-25所对应的每一年的地下径流指数IGF,此过程通
    过BFI源程序完成,根据改进的经验公式(10)计算N值,确定其N值后,找到N值所对应的每一
    年的地下径流指数IGF,选取这些年中最大的地下径流指数IGF,即为IGF.max;
    步骤5,基流分割
    采用Eckhardt递归数字滤波法对径流进行分割,Eckhardt递归数字滤波方程:
    <mrow> <msub> <mi>q</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mi>F</mi> <mo>.</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> <mo>&CenterDot;</mo> <mi>a</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mo>)</mo> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mi>F</mi> <mo>.</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>t</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>I</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mi>F</mi> <mo>.</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>
    式中a为滤波参数,IGF.max为最大地下径流指数,表示河川径流中地下径流所占比例,
    这里参数a取0.98,IGF.max即为上述步骤4所得;
    qt与qt-1分别表示第t和t-1时刻的地面径流,以日为时间步长,qt≥0,m3/s;
    Qt分别表示第t时刻的总径流,即河川径流,m3/s。
    2.根据权利要求1所述的一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的基流分割方法,其
    特征在于,步骤2的具体步骤如下:
    采用遗传算法对经验公式(1)中的参数进行优化,完成优化经验公式的率定,此过程通
    过MATLAB运行遗传算法参数优化程序完成,具体步骤如下:
    (a)染色体编码
    为了简明起见,将公式(1)作如下转化:
    <mrow> <mi>N</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <msup> <mi>F</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    这里的x1和x2为经验公式的参数,在遗传算法中作为染色体,F为经验公式的自变量,即
    流域面积,在遗传算法中作为输入,变量x1和x2的取值空间取[0,1],染色体采用浮点数编
    码;
    (b)目标函数
    根据经验公式推求的基本原则,遗传算法的目标函数可以表示为:
    <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mo>:</mo> <mi>&phi;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>N</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    式中,N'——经验公式N(x1,x2)推求的流域地面径流平均汇流时间,d;
    N——流域地面径流平均汇流时间计算值,d;
    对公式(3)搜寻某一组参数使经验公式推求的流域地面径流平均汇流时间N'与
    计算值N差的平方倒数最大,为了防止目标函数的计算值过小,引入扩大系数M;公式(3)转
    换为:
    <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mo>:</mo> <mi>&phi;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mi>M</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>N</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    (c)运行过程
    遗传算法优化经验公式参数的过程,从一组随机产生的初始解,即“种群”,开始进行搜
    索,种群中的每一个个体,即问题的一个解,称为“染色体”;遗传算法通过染色体的“适应
    值”来评价染色体的好坏,适应值大的染色体被选择的几率高,相反,适应值小的染色体被
    选择的可能性小,被选择的染色体进入下一代;下一代中的染色体通过交叉和变异等遗传
    操作,产生新的染色体,即“后代”;经过若干后代之后,算法收敛于最好的染色体,该染色体
    就是问题的最优解或近似解;
    (d)遗传算法优化模型参数
    遗传算法参数有一个取值范围,在其范围内确定其参数值如表1。
    3.根据权利要求2所述的一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的基流分割方法,其
    特征在于,所述表1遗传算法参数如下:

    4.根据权利要求1所述的一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的基流分割方法,其
    特征在于,所述步骤3采用遗传算法进行参数优化,具体步骤如下:
    (a)染色体编码
    <mrow> <mi>N</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <msup> <mi>F</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </msup> <msup> <mi>P</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>3</mn> </msub> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>7</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    这里的x1、x2和x3为经验公式的参数,在遗传算法中作为染色体,F、P为经验公式的自变
    量,即流域面积和日平均雨强,在遗传算法中作为输入,变量x1、x2和x3的取值空间取[0,1],
    染色体采用浮点数编码;
    (b)目标函数
    根据经验公式推求的基本原则,遗传算法的目标函数可以表示为:
    <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mo>:</mo> <mi>&phi;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>3</mn> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>N</mi> <mrow> <mo>&prime;</mo> <mo>&prime;</mo> </mrow> </msup> <mo>-</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    式中,N”——经验公式N(x1,x2,x3)推求的流域地面径流平均汇流时间,d;
    N——流域地面径流平均汇流时间计算值,d;
    对公式(8)搜寻某一组参数使经验公式推求的流域地面径流平均汇流时
    间N”与计算值N差的平方倒数最大,为了防止目标函数的计算值过小,引入扩大系数M′,公
    式(8)转换为:
    <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mo>:</mo> <mi>&phi;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>3</mn> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <msup> <mi>M</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>N</mi> <mrow> <mo>&prime;</mo> <mo>&prime;</mo> </mrow> </msup> <mo>-</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>9</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    (c)运行过程
    遗传算法优化经验公式参数的过程可以采用图4描述,从一组随机产生的初始解,即
    “种群”,开始进行搜索,种群中的每一个个体,即问题的一个解,称为“染色体”;遗传算法通
    过染色体的“适应值”来评价染色体的好坏,适应值大的染色体被选择的几率高,相反,适应
    值小的染色体被选择的可能性小,被选择的染色体进入下一代;下一代中的染色体通过交
    叉和变异等遗传操作,产生新的染色体,即“后代”;经过若干后代之后,算法收敛于最好的
    染色体,该染色体就是问题的最优解或近似解;
    (d)遗传算法优化模型参数
    一般情况下,遗传算法参数有一个取值范围,我们在其范围内确定其参数值如表2。
    5.根据权利要求4所述的一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的基流分割方法,其
    特征在于,所述表2遗传算法参数如下:

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    一种 针对 湿润 干旱 地区 基流 分割 方法
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