饥饿搜索算法在地下水参数反演中的应用

王文川; 薛一铭; 徐雷

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饥饿搜索算法在地下水参数反演中的应用

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为提高水文地质参数求解精度,以2组抽水试验数据为例,引入饥饿搜索(Hunger Games Search,HGS)算法,采用实测降深与模拟降深的离差平方和均值达到最小为目标函数,优化求解泰斯公式导水系数和储水系数,结合评价指标并与多种智能优化算法如黄金正弦算法(Golden Sine Algorithm,Gold-SA)、天鹰优化算法(Aquila Optimizer,AO)、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)以及阿基米德算法(Archimedes optimization algorithm,AOA)5种算法的计算结果进行比较。结果表明:HGS算法在地下水参数反演中表现出较好的全局寻优能力和稳健性;相比而言,HGS算法不仅反演精度最高,而且评价指标误差值最小,纳什效率系数值最接近1,综合性能最佳。因此,引入的HGS算法可以有效地提高水文地质参数求解精度的问题,为地下水参数反演提供了一种新的求解方法。

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来源
《中国农村水利水电》 |2022年第8期|106-110|共6页
作者
王文川; 薛一铭; 徐雷;
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作者单位

华北水利水电大学水资源学院;

河海大学水文水资源学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TV211.12;
关键词
饥饿搜索算法; 泰斯公式; 优化求解; 参数反演;

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