SCE_UA算法在TOPMODEL参数优化中的运用

简介：
本研究探讨了SCE-UA算法在改进水文模型TOPMODEL参数校准方面的应用，有效提升了模型预测精度与效率。 SCE-UA算法（Shuffled Complex Evolution developed at the University of Arizona）是一种全局搜索优化算法，结合了确定性的复合型搜索技术和生物竞争进化原理，在处理非线性、多极值问题以及没有具体函数表达式的情况下表现优异，并广泛应用于水文模型参数率定领域。TOPMODEL是一个基于地形的半分布式流域水文模型，结构简单且易于使用，能够较好地模拟物理水文过程。 在利用SCE-UA算法优化TOPMODEL参数的研究中发现，在建立目标函数时需要特别关注高洪水位及洪峰的影响以提高次洪期的模拟效果。通常情况下，大部分SCE-UA算法中的默认值可以应用于实际问题解决中，但复合型数量p则需根据具体情况进行调整。 水文模型应用的核心在于参数率定过程，包括人工和自动两种方法。相比于依赖于试错法的人工率定方式，自动率定能够节省人力并提高效率与准确性。其主要步骤涉及建立目标函数、选择优化算法、确定中止准则以及收集数据等环节。 在参数优化过程中，优化算法扮演着关键角色，并被分为局部搜索和全局搜索两大类方法。前者能在较小范围内快速找到最优解但可能陷入局部极值问题；而后者则通过混合策略有效避免了这一局限性，在多峰函数的求解中表现出色。 具体应用时，参数自动率定过程首先需要初始化设置包括复合型数量p及顶点数目m等关键参数，并在可行域内随机生成样本进行初步计算。随后对这些样本按目标值排序并划分成不同的进化群体；每个群体经过一轮迭代优化后被混合形成新的集合以继续下一次的循环，直至满足预设终止条件。 实践证明，自动率定能够显著提升模型模拟精度与效率，在水文学研究中扮演着重要角色。通过将SCE-UA算法应用于TOPMODEL参数调整上不仅可以改进特定流域内的模型表现，也扩展了水文建模技术的应用范围。未来的研究可以进一步探索优化算法的改进、提高自动化水平以及增强对极端事件响应能力等方面的问题。