岳佳佳
- 作品数：2 被引量：11H指数：1
- 供职机构：北京师范大学水科学研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球更多>>
- 蚁群算法在黑河上游VIC模型参数校正中的应用被引量：1
- 2016年
- 参数优选是水文模型应用过程中的一项基础性工作.蚁群算法结合了分布式计算和正反馈机制,是一种较容易理解和实现的元启发式算法,已在求解复杂组合问题中展示出优异的性能.本文将蚁群算法应用于黑河上游VIC模型的参数优选中,通过与SCE-UA算法对比,探究蚁群算法在VIC模型中的适用性.经过蚁群算法优选的VIC模型在率定期(2003—2006年)和验证期(2007—2008年)的Nash效率系数分别为0.62和0.65,结果优于SCE-UA算法模拟结果.通过对蚁群算法在应用过程中的参数设定进行初步探究,结果表明:当蚂蚁数目为60,信息素蒸发系数为0.2时,蚁群算法在黑河上游水文模拟中易获得较好的率定结果.研究结果显示:蚁群算法是一种有效的VIC模型参数优选方法,适宜在其他水文模型参数优化进行推广.
- 岳佳佳庞博徐宗学何睿
- 关键词：蚁群算法VIC模型
- 基于神经网络的宽浅型湖泊水质反演研究被引量：10
- 2016年
- 城市浅型湖泊治理是城市生态文明建设的重要组成部分。通过对黄石磁湖的IKONOS遥感影像进行预处理,建立了水质参数与卫星波段的多元线性回归模型、BP神经网络模型和RBF神经网络模型。通过比较不同模型的结果,运用可靠模型对整个湖体的COD、NH3-N、TN、TP指标进行反演。结果表明,神经网络模型对于磁湖水质指标的反演结果显著优于多元线性回归模型,其中BP神经网络模型对NH3-N、TP的模拟效果好,RBF神经网络模型对COD、TN的模拟效果较好。
- 岳佳佳庞博张艳君刘佳明
- 关键词：遥感神经网络
