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GR4J-SCE-UA:利用MATLAB中的SCE-UA进行自动校准的GR4J降雨径流模型

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简介:
GR4J-SCE-UA介绍了一种基于MATLAB中SCE-UA算法对GR4J模型进行参数优化的方法,以提高降雨径流模拟精度。 GR4J_SCE-UA 使用 SCE-UA MATLAB 自动校准的 GR4J 降雨径流模型。

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  • GR4J-SCE-UAMATLABSCE-UAGR4J
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    GR4J-SCE-UA介绍了一种基于MATLAB中SCE-UA算法对GR4J模型进行参数优化的方法,以提高降雨径流模拟精度。 GR4J_SCE-UA 使用 SCE-UA MATLAB 自动校准的 GR4J 降雨径流模型。
  • GR2M_Rainfall_Runoff_SCE-UA: 带有功能改良SCE-UA(SPI)版本GR2M
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    GR2M_Rainfall_Runoff_SCE-UA是一个集成改进型SCE-UA(含参数灵敏度指数)算法的自动校准功能的GR2M降雨径流模型,用于优化水文预测。 GR2M_Rainfall_Runoff_SCE-UA 使用了经过修改的SCE-UA(SPI)算法,并具备自动校准功能的GR2M降雨径流模型。
  • SCE-UA代码详解
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    SCE-UA代码详解是一份详细介绍土壤含水量估算Uncertainty Analysis通过 shuffled complex evolution算法实现的编程教程,适合科研人员和学生学习使用。 本程序采用的是段青云在90年代初期编写的SCE-UA算法代码。自提出以来,作为全局搜索算法的SCE-UA因其卓越的效果而在多个领域得到了广泛应用,尤其是在水资源管理方面取得了显著成效。
  • SCE-UA算法应于新安江
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    本研究将SCE-UA优化算法引入新安江模型参数率定过程,有效提升模拟精度与可靠性,为流域水文过程分析提供强有力的技术支持。 本段落以安徽呈村流域为例,采用SCE-UA算法对新安江模型的参数进行优化,并对优化后的参数进行了验证。研究结果表明,使用SCE-UA算法可以有效提升新安江模型的应用效果。
  • SCE UA算法源代码
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    SCE UA算法的源代码提供了用于智能天线波束形成和无线通信系统中的用户定位的重要算法的具体实现方式,适用于研究与开发人员深入学习与应用。 SCE-UA(Sequential Conditional Expectation with Unconditional Acceptance)算法是一种用于解决非线性问题的全局优化方法,尤其擅长处理包含复杂多模态函数的问题。该算法整合了局部搜索与全局搜索策略以寻找最优解,并在数据同化领域被广泛应用来融合观测数据和模型预测,提高模型精度及可靠性。 源代码主要包括以下文件: 1. `hybrid.bas`:实现混合搜索策略,结合局部和全局搜索方法避免陷入局部最优。 2. `sceua.bas`:包含SCE-UA算法的核心流程与更新规则,如种群初始化、适应度计算等关键步骤。 3. `functn.bas`:定义目标函数或复杂模型中的非线性优化问题。 4. `cce.bas`:实现条件期望值(Conditional Expectation)的计算模块,在评估个体优劣方面起着重要作用。 5. `getpnt.bas`:生成新解点的功能,用于创建新的个体或进行局部搜索操作。 6. `sort.bas`:根据适应度排序功能,有助于选择高质量个体进入下一轮迭代过程。 7. `parstt.bas`:负责参数设置与状态管理的模块,包括算法调整及运行记录等功能。 8. `comp.bas`:执行比较运算实现个体间的选择机制,确保选出具有较高适应值者继续进化。 9. `defination.bas`:定义数据结构和常量以支持SCE-UA算法的基础需求。 10. `sort1.bas`:另一个排序功能可能采用不同的策略或适用于特定情况。 通过研究这些源代码文件可以深入理解SCE-UA的工作机制,并学习如何在实际问题中应用及调整该方法。此外,熟悉Visual Basic编程语言对于使用现有代码至关重要,若要在其他环境下实现此算法,则需进行相应转换工作。总体而言,SCE-UA的源码为全球优化研究提供了有价值的实例和参考材料,对科研工作者和技术人员具有重要意义。
  • SCE-UA优化算法及Python和MATLAB代码
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    本资源提供了一种名为SCE-UA(稳定进化算法)的优化方法及其在Python和MATLAB环境中的实现代码。适用于科研人员与工程师进行复杂系统建模、参数估计等任务,促进高效问题求解。 SCE-UA优化算法的Python和MATLAB代码已经通过了常见的测试函数验证。 更多关于该算法的实现细节可以参考以下博客文章: - 【算法】02 SCE-UA简介及源代码 - 【算法】03 SCE-UA算法C++实现 此外,还有其他语言格式的支持版本可供选择。
  • sce-ua.rar_VIC_python sce-ua_sceua_vic
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    SCE-UA.rar包含了一个用于优化参数的Shuffled Complex Evolution - University of Arizona (SCE-UA)算法与VIC(Variable Infiltration Capacity)水文模型结合的Python实现代码。 用Python编写的VIC模型参数率定代码。
  • GR4J水 runoff (确定性和随机方法)...
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    本研究探讨了GR4J降水-径流模型在确定性与随机框架下的应用效果,旨在提升水文预测精度和不确定性分析。 使用多种方法(包括确定性和随机方法)对Matlab中的GR4J降雨径流模型进行自动校准。该模型为概念性GR4J模型(CEMAGREF-IRSTEA)的一个版本,由Perrin于2000年和Perrin等人在2003年开发。为了优化GR4J模型,我们采用了确定性的搜索方法。
  • OPC-UANational InstrumentsOPC UA
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    本模块基于National Instruments的OPC UA库开发,旨在提供高效的数据交换和信息建模解决方案,适用于工业自动化领域。 将DCAF应用程序连接到OPC UA服务器的过程涉及使用由OPC基金会开发的独立于平台的机器对机器通信协议——OPC UA。此模块作为客户端,能够读取并操作托管在OPC UA服务器上的变量。 配置频道时,请打开组态频道设定编辑器的第一个标签页,在这里您可以通过“+”按钮添加新频道,“-”按钮删除选定的频道,并通过齿轮图标进行修改。当创建或更新一个频道设置时,会显示如下界面: 节点路径由一系列以句点分隔的名字构成,表示了层级关系——每个名字代表了一个特定层次中的元素名称。例如,在“Device.folder.item”的例子中,“Device”是父级,“folder”位于其下一级,并且作为“item”的直接上级。“item”则是最底层的子节点。 上述说明展示了如何在DCAF应用程序里通过OPC UA客户端模块配置频道,以便与工业自动化系统中的变量进行交互。
  • AMI-sce-tool.zip
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    AMI-sce-tool.zip 是一个包含用于自动化建模和模拟工具的压缩文件,内含多种场景编辑资源,旨在支持用户高效创建和测试复杂系统模型。 AMI-sce-tool.rar 是一款名为 AMISCE Utility tool 的软件工具的压缩包文件。RAR 格式用于存储多个相关文件,并便于传输及节省磁盘空间。该工具可能由 American Megatrends Inc.(简称 AMI)公司开发,该公司以生产 BIOS 和其他服务器管理软件而著称。 AMISCE Utility tool 可能是一个专为管理、配置或诊断 AMI SCE 系统设计的工具。SCE 是一个集成在服务器硬件中的管理系统,帮助 IT 管理员远程监控和控制服务器,包括硬件状态检查、固件更新、系统设置及故障排除等功能。 该工具可能具备以下功能: 1. **硬件监测**:查看并报告服务器的温度、电压等硬件健康状况。 2. **固件升级**:提供自动或手动的固件安装选项以优化性能和修复问题。 3. **系统配置**:允许用户调整网络设置、电源管理及其他参数。 4. **日志管理**:收集及分析服务器的日志数据,帮助识别潜在的问题。 5. **远程控制**:支持通过互联网对服务器进行操作,提高工作效率。 6. **故障排查**:提供诊断工具以快速定位和解决问题。 由于压缩包内仅包含一个名为 AMI-sce-tool 的文件,这可能是一个可执行程序、脚本段落件或自解压档案。如果是后者,则运行后会自动展开到指定目录,并启动相应的界面。 使用该工具时需确保其与目标服务器的 SCE 版本兼容,并遵循安全最佳实践:在受控环境中进行操作以防止病毒和恶意软件感染;阅读并理解官方文档,以免误操作导致问题出现。通过利用 AMISCE Utility tool 等专业管理工具,IT 人员可以更有效地维护和优化其服务器环境的性能与安全性。