【技术实现步骤摘要】
一种改进的流域汛期分期方法、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及汛期分期
，更具体的说是涉及一种基于多目标优化算法改进的流域汛期分期方法、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]汛期分期是分期设计洪水和分期汛限水位的基础，在季节性径流预报、泛洪区管理和水库汛期运行管理等方面也有很多的实际用途。目前主要利用流量、水位和降水数据对汛期进行划分。汛期一般分为前汛期、主汛期和后汛期。汛期分期的方法可分为定性和定量两大类。定性分析法主要依靠丰富的实践经验和主观判断分析能力对汛期进行划分，其典型代表的方法为成因分析法，这一类方法受人为主观因素影响较大。定量方法可划分为统计分析方法和聚类分析方法。统计方法一般都有较强的数学物理背景以及充分的理论依据，但计算过程复杂、计算量大。模糊集合分析方法在聚类方法中较为常用，分期结果可以精确到日，但不足的是入汛阈值的选择、主汛期开始和结束时间的确定具有很大的主观性，分期结果因人而异，变化较大。
[0003]基于上述现有技术中对于汛期分期的缺陷，如何提出一种误差更小、分期更准确的流域...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多目标优化算法改进的流域汛期分期方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取流域数据资料，进行数据预处理，得到序列数据；步骤2、确定所述序列数据的分布特征，进而选取确定主汛期入汛标准阈值；步骤3、根据所述主汛期入汛标准阈值，计算经验隶属度；步骤4、确定理论隶属度函数为目标优化模型，确定模型参数以及参数的取值范围，并确定优化指标；步骤5、利用多目标优化算法优化理论隶属度函数模型；步骤6、对理论隶属度函数和经验隶属度进行拟合，当优化指标的拟合程度达到预设的精度要求时，确定理论隶属度函数，对汛期进行划分。2.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化算法改进的流域汛期分期方法，其特征在于，所述步骤1具体为：获取降水数据资料、流量数据资料和水位数据资料中的任意一种流域数据资料；降水数据资料为气象站的实测数据，资料匮乏流域则采用卫星气象数据或再分析方法补充气象资料；流量数据资料和水位数据资料使用水文站的实测数据，资料匮乏流域则采用构建水文水动力模型的方法反演流域水量和水位数据。3.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化算法改进的流域汛期分期方法，其特征在于，所述步骤2中使用P
‑Ⅲ
型分布函数确定所述序列数据的分布特征，具体公式为：式中，α为P
‑Ⅲ
型分布的形状参数，β为尺度参数，δ为位置参数，Γ(α)为伽马函数；采用线性矩法估计P
‑Ⅲ
型分布的参数。4.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化算法改进的流域汛期分期方法，其特征在于，所述步骤3中使用直接模糊统计法计算经验隶属度，具体的：将汛期作为一年时间论域T中的一个模糊子集A，即用隶属函数U
A(t)
来描述任何一个时刻t(t∈T)属于汛期特性的程度，则经验隶属度为：式中，对于经验隶属度U
A(t)
，选取λ的值，其中λ∈[0,1]，则λ的截集为：A
λ
＝{t|U
A(t)
≥λ,t∈T}式中，A
λ
的物理意义为，若时间t对A的隶属度达到或超过λ，则t属于A
λ
的成员，于是主汛期扩展为截集里的所有元素，A
λ
中包含主汛期的开始与结束时间。5.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化算法改进的流域汛期分期方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘仁伟，郭家力，戴凌全，李英海，郭东淏，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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