唐　颖，张永祥，王　昊，刘　宇

基于PSO-AGA的水文频率参数优化算法

唐颖1，2，张永祥1，2，王昊1，2，刘宇1，2

（1.北京工业大学建筑工程学院，北京100124；2.北京工业大学水质科学与水环境恢复工程北京市重点实验室，北京100124）

为了寻求水文频率参数最优值，进而得到精度更高的水文特征值，提出一种基于粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法与自适应遗传算法（adaptive genetic algorithm，AGA）的水文频率参数优化算法.该算法基于离差平方和最小准则、离差绝对值和最小准则及相对离（残）差平方和最小准则，构建水文频率参数优化模型，在粒子群算法中引入自适应遗传算子，将遗传算法的全局搜索能力强与粒子群算法的收敛速度快有效结合，并对交叉、变异概率进行自适应改进，形成一种自适应混合算法，用于对模型求解，得到最佳水文频率统计参数.以北京市气象中心降雨资料为例，将本文算法与其他常规方法比较，结果表明:本文算法获得的参数值在拟合精度和适线效果上要优于常规方法，为水文频率分析领域决策提供了参考依据.

水文频率参数；粒子群算法；遗传算法；适线

水文设计值是雨水设计流量、城市排水系统设计与规划的基本依据之一，可以通过现有水文资料进行水文频率分析推求，其精度的大小直接影响到城市排水工程的投资和安全.水文频率分析主要包括理论频率分布模型的选择和曲线统计参数的估计［1-2］.

按照中国相关规范规定:目前中国广泛应用的理论频率分布模型是皮尔逊芋型分布模型，参数估计方法常用的有:矩法、概率权重矩法、权函数法和适线法等.矩法估计所得的频率曲线总是系统偏小，其中Cs偏小尤为明显；……