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    基于遺傳算法的洪水預(yù)報(bào)模型參數(shù)校正研究

    2020-08-04 12:06:12張仁貢吳欽華
    水電站機(jī)電技術(shù) 2020年7期
    關(guān)鍵詞:父代適應(yīng)度校正

    章 陽,鄭 重,張仁貢,吳欽華,王 俊

    (1.東莞市水利勘測設(shè)計(jì)院有限公司杭州分公司,浙江 杭州310000;2.蒼南縣橋墩水庫管理處,浙江 蒼南325800)

    1 概述

    經(jīng)過多年的探索和研究,我國大江大河防洪治理水平有了明顯的提高,但中小流域落后較明顯。特別是山區(qū)中小河流,由于基礎(chǔ)資料的缺失,導(dǎo)致各類新技術(shù)缺乏數(shù)據(jù)支撐,發(fā)揮不出應(yīng)有的效用,洪水預(yù)報(bào)整體精度達(dá)不到規(guī)范要求[1]。在中小型流域中,由于客觀基礎(chǔ)條件的限制,流域水文資料的完整性較差,對于歷史洪水過程的記錄亦難以保證精度的要求,因此中小流域洪水預(yù)報(bào)模型參數(shù)校正難度較大,容易過早收斂,出現(xiàn)局部最優(yōu)解而非“全局”最優(yōu)解。為克服中小型流域水文資料較差這一現(xiàn)狀,本文使用具有明確物理意義的新安江模型進(jìn)行洪水預(yù)報(bào),并基于搜索能力較強(qiáng)的遺傳算法進(jìn)行模型校正。不僅有效避免了“無意義數(shù)學(xué)解”的產(chǎn)生,也降低了過早收斂,出現(xiàn)局部最優(yōu)解的可能性。

    2 模型算法

    2.1 水文預(yù)報(bào)模型

    針對流域的地理信息資料及歷史洪水資料進(jìn)行分析可知:本次研究對象位于南方濕潤地區(qū),預(yù)報(bào)模型可采用新安江模型,新安江模型是河海大學(xué)提出具有世界影響力的水文模型,允許用戶依據(jù)計(jì)算流域的面積大小和精度要求,進(jìn)行預(yù)報(bào)流域精度劃分。隨后針對各個子流域進(jìn)行產(chǎn)流與匯流分析,求得子流域的洪水出流過程。最后利用河道洪水演進(jìn)模擬可分別求得預(yù)報(bào)斷面處的洪水出流過程,利用時(shí)間軸疊加出流過程便可求得預(yù)報(bào)斷面的最終洪水出流過程。本次水文預(yù)報(bào)分析計(jì)算過程中采用三水源三蒸發(fā)的新安江模型,匯流計(jì)算則采用線性水庫法,河道洪水演進(jìn)分析則采用滯后演算。

    2.2 優(yōu)化算法

    本次研究過程中將使用遺傳算法(GA)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化求解。遺傳算法(Genetic Algorithm)是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律(適者生存,優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制)演化而來的隨機(jī)化搜索方法[5]。算法中染色體編碼方式采用字符法,適應(yīng)度函數(shù)使用單目標(biāo)函數(shù)DC(確定性系數(shù)),選擇方法采用經(jīng)典輪盤法,通過使用經(jīng)典隨機(jī)交叉,高斯變異進(jìn)行子代變化,拓展搜索廣度。

    技術(shù)路線設(shè)計(jì)如下:

    (1)初始化:設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計(jì)數(shù)器t=0,設(shè)置最大進(jìn)化代數(shù)T,對于可以確定初始值的參數(shù),采用高斯變異的方式生成不同參數(shù),作為個體基因的一部分;對于不確定初始值的參數(shù),采用隨機(jī)數(shù)的方式進(jìn)行參數(shù)生成,作為個體基因的剩余部分,以此方式生成M組個體,形成初始群體P(0)。從而在盡量確保參數(shù)物理意義合理性的前提下,增加參數(shù)最優(yōu)解的搜索廣度。

    (2)個體優(yōu)劣評價(jià):采用預(yù)報(bào)流量和入庫反推流量兩組數(shù)據(jù)的確定性系數(shù)DC作為適應(yīng)度函數(shù),以此來評價(jià)每組參數(shù)個體的優(yōu)劣程度。

    (3)個體選擇運(yùn)算:將選擇算子作用于群體,以群體中個體的適應(yīng)度評估為基礎(chǔ),采用輪盤法進(jìn)行父代選擇,確保優(yōu)秀個體有更大的機(jī)會成為父代,同時(shí)保留一部分較差個體,增加搜索廣度。

    (4)群體交叉運(yùn)算:遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子,將兩組父代參數(shù)相同基因座的不同參數(shù)值進(jìn)行互換,從而形成新的子代。

    (5)個體變異運(yùn)算:在子代的形成過程中,有一定概率對個體中的某些基因座上的基因值作變動,變動方式采用高斯變異,父代群體P(t)經(jīng)過選擇、交叉、變異運(yùn)算之后得到下一代子代群體P(t+1)。

    (6)種群終止進(jìn)化:在進(jìn)化過程中,如果種群中的最高適應(yīng)度函數(shù)值沒有發(fā)生更優(yōu)的變化,則停止進(jìn)化過程,選取最后種群中的最優(yōu)個體作為最終解;若直到進(jìn)化代數(shù)t=T時(shí),種群最高適應(yīng)度函數(shù)值仍以保持一定優(yōu)化趨勢,則適當(dāng)增加進(jìn)化代數(shù),而若當(dāng)前最優(yōu)解已滿足精度要求,亦可終止計(jì)算。

    3 案例分析

    本文研究區(qū)域地處浙江沿海地帶,位于鰲江的最大支流一橫陽支江上游,集水面積137.83 km2。流域范圍內(nèi)地形以低山丘陵為主,地勢高程約34~1 176 m。流域范圍內(nèi)以5~15°的斜坡為主,約占28.7%;其次為15~35°的陡坡,約占28.6%。流域內(nèi)最大坡度約69°,平均坡度約為18°。此外,橋墩水庫控制流域范圍內(nèi)山體坡向分布較均勻,除去平地外,其余八個方向的傾向分布較均勻,在12%~13%左右。

    橋墩水庫流域范圍內(nèi)主要低山丘陵地區(qū),土地類型多為林地,約占總面積的72.3%,另有水田8.81 km2,約占 6.4%;旱地面積約 6.64 km2,約占總面積的4.8%;水域面積約18.42 km2,約占總面積的13.3%;零星有村鎮(zhèn)分布,多為混凝土硬化路面,約占3.2%。

    水庫控制流域及周邊可用的雨量遙測站點(diǎn)共有9處,依據(jù)泰森多邊形原理,對各個雨量站點(diǎn)進(jìn)行流域面積權(quán)重計(jì)算,用于后續(xù)面雨量計(jì)算。

    圖1 雨量站點(diǎn)分布

    3.1 初始參數(shù)校正

    依據(jù)上文描述,流域?qū)儆诘湫湍戏綕駶櫳絽^(qū)流域,WM初始值取120 mm,LM初始值取80 mm,DM初始值取20 mm,SM取值20 mm,B取0.3;由于下墊面硬化地面約占3.2%,因此IM取0.032;此外KG+KI取值為0.7[2-4],其他參數(shù)隨機(jī)取值。

    3.2 蒸發(fā)及產(chǎn)流參數(shù)率定

    采用2002~2006年5年中的12場降雨產(chǎn)生的入庫洪量數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)流及蒸發(fā)參數(shù)校正,校正結(jié)果如表1所示。校正結(jié)果表明,合格場次為11場,合格率91.67%,模擬效果較理想。

    表1 橋墩水庫次洪模型參數(shù)

    3.3 匯流參數(shù)校正

    采用“2018.7.11”洪水對匯流參數(shù)進(jìn)行校正,結(jié)果表明,洪峰誤差約為0.01%,洪量誤差約為0.11%,擬合結(jié)果良好,滿足預(yù)報(bào)精度要求。

    圖2 “2018.7.11洪水”率定情況

    圖3 “鲇魚臺風(fēng)”驗(yàn)證情況

    在完成參數(shù)校正后,選用2016年9月27日“鲇魚”臺風(fēng)對上述參數(shù)值進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明洪峰誤差為9%左右,洪量誤差在8%左右,擬合結(jié)果良好,滿足日常洪水預(yù)報(bào)工作。

    4 結(jié)語

    為了應(yīng)對中小流域水文資料較少以及預(yù)報(bào)模型校正參數(shù)較多的問題,本文以橋墩水庫上游流域?yàn)檠芯繉ο?,基于新安江模型及遺傳算法進(jìn)行了參數(shù)分批校正,并進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,采用遺傳算法校正后的參數(shù)很好的避免了局部最優(yōu)解的產(chǎn)生,適用性較強(qiáng),適用于洪水過程資料較少的中小型流域進(jìn)行預(yù)報(bào)模型校正工作。但由于歷史洪水的缺失,不能很好的解決由于暴雨中心分布不均勻?qū)е碌膮?shù)代表性不強(qiáng)的問題。在后續(xù)工作中,需要針對站點(diǎn)分布情況將流域進(jìn)行更加細(xì)化合理的子流域劃分,并針對單個子流域進(jìn)行參數(shù)率定,提供預(yù)報(bào)模型精度。

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