【摘要】：采用流溪河模型構(gòu)建樂(lè)昌峽水庫(kù)入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)模型,通過(guò)"粒子群(PSO)"算法優(yōu)選模型參數(shù),并對(duì)實(shí)測(cè)洪水過(guò)程進(jìn)行了模擬,對(duì)比模型性能。研究發(fā)現(xiàn),采用流溪河模型的樂(lè)昌峽水庫(kù)入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)性能優(yōu)良,可滿足樂(lè)昌峽水庫(kù)入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)對(duì)精度的要求;模型參數(shù)優(yōu)選可明顯提高樂(lè)昌峽水庫(kù)入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)流溪河模型的洪水模擬精度;"粒子群"算法具有很強(qiáng)的全局優(yōu)化能力,快速的計(jì)算收斂能力,參數(shù)優(yōu)選中種群進(jìn)化次數(shù)在30次以內(nèi);樂(lè)昌峽水庫(kù)的建成運(yùn)行產(chǎn)生了一定的水庫(kù)洪水效應(yīng),10場(chǎng)洪水平均峰現(xiàn)時(shí)間提前1.3 h,次洪徑流系數(shù)增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。該模型可用于同類水庫(kù)入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)。
[Abstract]:The Liuxi River model is used to construct the flood forecasting model of Lechang Gorge Reservoir. The model parameters are optimized by particle swarm optimization (PSO) algorithm, and the measured flood process is simulated and compared with the model performance. It is found that the performance of Lechanxia reservoir flood forecast based on Liuxi River model is good, and it can meet the requirement of precision of flood forecast for Lechangxia reservoir. The optimal selection of model parameters can obviously improve the flood simulation accuracy of Liuxi River model, and the particle swarm optimization (PSO) algorithm has a strong ability of global optimization and fast convergence. The number of population evolution is within 30 times in the optimal selection of parameters, and the completion and operation of the Lechangxia Reservoir has produced a certain reservoir flood effect. The average peak time of 10 flood events is 1.3 h earlier, the runoff coefficient of secondary flood is increased 1.596 times, and Hong Feng's discharge is increased 0.207%. The model can be used for flood forecasting of similar reservoirs.
【作者單位】： 中山大學(xué)水資源與環(huán)境系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50479033) 國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAK10B06-04) 水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(201301070) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2013B020200007)
【分類號(hào)】：TV122;TV697.13

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本文編號(hào)：2212080