Parameter Estimation Algorithm for Storm Intensity Model with Single Return Period Based on Multicellular Gene Expression Programming

Yuzhong Peng1; Jie Li2; Chang’an Yuan3; Baoqin Hu4

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Parameter Estimation Algorithm for Storm Intensity Model with Single Return Period Based on Multicellular Gene Expression Programming

机译：基于多细胞基因表达编程的单返回时期的风暴强度模型参数估计算法

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—To resolve the difficulty of parameter estimation of Storm rainfall intensity formulation, a new multicellular GEP parameter estimation algorithm, named MC_GEP_MPO, with a novel individual coding scheme based on Gene Expression Programming algorithm is proposed in this paper. MC_GEP_MPO is used for solving the parameter estimation problem of the single return period of rainfall intensity forecast model using historical rainfall statistical data as a learning example. And its effectiveness in real compute instance has been evaluated. The compared experiment result shows that the proposed method exploring for parameter estimation of Storm rainfall intensity formulation is feasible and precise.

机译：- 在本文中提出了一种具有基于基因表达编程算法的新颖的单个编码方案，解决了风暴降雨强度配方的参数估计的难度。在本文中提出了一种名为MC_GEP_MPO的新型多细胞GEP参数估计算法。 MC_GEP_MPO用于解决利用历史降雨统计数据作为学习示例的降雨强度预测模型的单次返回时段的参数估计问题。并评估了实际计算实例中的有效性。比较的实验结果表明，探索风暴降雨强度配方的参数估计的所提出的方法是可行和精确的。

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《Journal of Computers》 |2014年第9期|共7页
作者
Yuzhong Peng1; Jie Li2; Chang’an Yuan3; Baoqin Hu4;
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