P-Ⅲ型曲線參數(shù)優(yōu)選及其不確定性研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、水文頻率分析以概率統(tǒng)計理論為基礎(chǔ),建立模型優(yōu)化理論頻率曲線參數(shù),對經(jīng)驗頻率曲線進行展延。理論頻率曲線是對實際經(jīng)驗點據(jù)分布的擬合,擬合是對真實情形的近似,其參數(shù)估計結(jié)果必然存在不確定性。為了有效提高皮爾遜Ⅲ型分布頻率曲線參數(shù)優(yōu)選的延展性,從優(yōu)化算法、模糊加權(quán)、數(shù)值積分以及適線準則的角度對參數(shù)估計的優(yōu)化方法進行研究和改進,并對方法改進后的參數(shù)估計的不確定性采用 M-H采樣MCMC貝葉斯估計方法進行分析。
  本研究主要內(nèi)容包括:⑴為了

2、有效克服傳統(tǒng)優(yōu)化適線法的缺陷,在系統(tǒng)闡述群居蜘蛛優(yōu)化算法基本原理的基礎(chǔ)上,將群居蜘蛛優(yōu)化算法運用于水文頻率曲線參數(shù)確定,與傳統(tǒng)的參數(shù)估計方法(矩法、權(quán)函數(shù)法、概率權(quán)重矩法、遺傳算法)加以比較。實例研究表明,該方法搜索效率高,尋優(yōu)結(jié)果穩(wěn)定,能較好地求得參數(shù)的最優(yōu)解。⑵針對模糊加權(quán)優(yōu)化適線法存在諾模圖長度有限以及隸屬度函數(shù)不是以大樣本為前提的缺陷,采用統(tǒng)計試驗-優(yōu)化適線法計算出新的諾模圖,將其延長至全頻率范圍;基于中心極限定理推導(dǎo)證明出新的

3、降半正態(tài)分布隸屬度函數(shù)。改進后的模糊加權(quán)優(yōu)化適線方法以理想數(shù)據(jù)和蒙特卡洛隨機數(shù)作統(tǒng)計試驗,運用打分法和改進百分比法對統(tǒng)計結(jié)果進行評價,結(jié)果表明改進后的方法具有較好的統(tǒng)計特性,將改進后的方法用于實際水文序列的參數(shù)估計,結(jié)果表明方法改進后相對誤差整體較好。⑶利用絕對誤差公式確定基本步長函數(shù),推導(dǎo)并提出了自適應(yīng)誤差數(shù)值積分算法,用來計算伽馬函數(shù)的數(shù)值積分。對比分析了梯形算法、辛普森算法、龍貝格算法、自適應(yīng)誤差數(shù)值積分法等積分算法,并將其用于頻

4、率計算,以橫向離差平方和最小為優(yōu)化準則建立模型,采用群居蜘蛛優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù),以理想數(shù)據(jù)和實測水文序列為樣本作統(tǒng)計分析,結(jié)果表明自適應(yīng)誤差數(shù)值積分算法合格率最高,計算速度快,能夠很好地運用到工程實踐。⑷適線法的初值計算方法有矩法、權(quán)函數(shù)法、概率權(quán)重矩法以及線性矩法等,不同的初值計算方法對水文序有不同的適用性,依據(jù)單一的判別準則不能有效判別參數(shù)估計結(jié)果的優(yōu)劣。選用四個不同的適線準則,采用Topsis-模糊綜合評判法對初值計算方法進行評判,

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