【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水文模型参数优化，特别涉及一种基于神经常微分方程的水文模型参数优化方法。
技术介绍
1、水文模型是洪水模拟预报的重要手段，结构和参数是水文模型的核心，其中参数用于描述流域下垫面特征，是保证模型精度的关键因素之一。理论上，水文模型参数均可根据流域下垫面物理特征进行确定，但实际工作中通常需要采用实测水文资料，通过参数优化方法来确定模型参数，以期达到模型模拟结果与观测数据之间的最佳匹配。因此，提高参数优化性能对准确模拟流域水文过程具有重要意义。
2、目前参数优化中常用启发式算法，如遗传算法(genetic algorithm，ga)、粒子群算法(particle swarm optimization，pso)和洗牌复形演化算法(shuffled complexevolution，sce-ua)等，采用基于自然或社会现象启发的随机或概率性搜索策略，通过模拟生物遗传、粒子群行为、洗牌复形演化等过程来进行全局搜索，在复杂问题优化方面表现出色，有效避免了主观偏见和误差。但这些算法也存在一些局限性，例如，ga算法由于交叉变异操...
【技术保护点】
1.一种基于神经常微分方程的水文模型参数优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经常微分方程的水文模型参数优化方法，其特征在于，所述水文模型包括微分形式的集总式水文模型、半分布式水文模型和分布式水文模型。
3.根据权利要求1或2所述的基于神经常微分方程的水文模型参数优化方法，其特征在于，步骤1中参数学习神经网络构建的具体步骤包括：
4.根据权利要求1或2所述的基于神经常微分方程的水文模型参数优化方法，其特征在于，步骤2中常微分方程组正向数值求解过程的具体步骤包括：
5.根据权利要求1或...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经常微分方程的水文模型参数优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经常微分方程的水文模型参数优化方法，其特征在于，所述水文模型包括微分形式的集总式水文模型、半分布式水文模型和分布式水文模型。
3.根据权利要求1或2所述的基于神经常微分方程的水文模型参数优化方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵建飞，覃相钊，梁忠民，王家驹，庞麦田，叶可佳，王军，李彬权，胡义明，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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