RU2012110319A - Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений - Google Patents

Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений Download PDF

Info

Publication number
RU2012110319A
RU2012110319A RU2012110319/08A RU2012110319A RU2012110319A RU 2012110319 A RU2012110319 A RU 2012110319A RU 2012110319/08 A RU2012110319/08 A RU 2012110319/08A RU 2012110319 A RU2012110319 A RU 2012110319A RU 2012110319 A RU2012110319 A RU 2012110319A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
parameters
objective function
flood forecasting
optimum
template algorithm
Prior art date
Application number
RU2012110319/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Вадим Александрович Кузьмин
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гидрометеорологический университет"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гидрометеорологический университет" filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гидрометеорологический университет"
Priority to RU2012110319/08A priority Critical patent/RU2012110319A/ru
Publication of RU2012110319A publication Critical patent/RU2012110319A/ru

Links

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Landscapes

  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

1. Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений, заключающийся в инициализации многопараметрической гидрологической модели путем загрузки исходных данных и параметров модели по шаблонному алгоритму, расчете соответствующих этим параметрам значений целевой функции, сравнении текущего значения целевой функции со значениями, соответствующими ранее исследованным комбинациям параметров, с целью определения оптимума, сохранении соответствующих параметров для дальнейшего оперативного использования для прогнозирования наводнений в случае, если значение целевой функции является наименьшим (оптимум считается найденным).2. Способ по п.1, отличающийся тем, что для повышения эффективности классического шаблонного алгоритма осуществляется поиск физически обоснованных параметров модели, определяемых на основе шаблонного алгоритма с начальной точкой поиска, предварительно рассчитанной по специальным формулам.

Claims (2)

1. Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений, заключающийся в инициализации многопараметрической гидрологической модели путем загрузки исходных данных и параметров модели по шаблонному алгоритму, расчете соответствующих этим параметрам значений целевой функции, сравнении текущего значения целевой функции со значениями, соответствующими ранее исследованным комбинациям параметров, с целью определения оптимума, сохранении соответствующих параметров для дальнейшего оперативного использования для прогнозирования наводнений в случае, если значение целевой функции является наименьшим (оптимум считается найденным).
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что для повышения эффективности классического шаблонного алгоритма осуществляется поиск физически обоснованных параметров модели, определяемых на основе шаблонного алгоритма с начальной точкой поиска, предварительно рассчитанной по специальным формулам.
RU2012110319/08A 2012-03-19 2012-03-19 Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений RU2012110319A (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012110319/08A RU2012110319A (ru) 2012-03-19 2012-03-19 Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012110319/08A RU2012110319A (ru) 2012-03-19 2012-03-19 Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2012110319A true RU2012110319A (ru) 2013-09-27

Family

ID=49253550

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012110319/08A RU2012110319A (ru) 2012-03-19 2012-03-19 Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2012110319A (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108491664A (zh) * 2018-03-30 2018-09-04 南京上古网络科技有限公司 一种分布式水文预报模型聚合***

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108491664A (zh) * 2018-03-30 2018-09-04 南京上古网络科技有限公司 一种分布式水文预报模型聚合***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CY1119671T1 (el) Μεθοδος αποκωδικοποιησης βιντεο
BR112015019937A2 (pt) método em tempo real para operar instalação executando um processo químico
WO2013016721A3 (en) Improving efficiency and accuracy of geo-fencing based on user history
MX2016008461A (es) Metodos de reproduccion molecular mejorados.
RU2014128517A (ru) Система и способ для выбора фациальной модели
WO2013074001A3 (en) Consumer information aggregator and profile generator
RU2012110319A (ru) Способ оптимизации параметров многопараметрических гидрологических моделей для прогнозирования наводнений
JP2011211629A5 (ru)
RU2013104504A (ru) Система и способ тестирования показателя работы паровой турбины
Qiu Electricity consumption prediction based on data mining techniques with particle swarm optimization
Li Economic influence analysis of offshore outsourcing based on host country’s view
Ahmmad Statistical analysis of the wind resources at the importance for energy production in Bangladesh
Sarkin et al. Formulation of development strategies of machinery building complex enterprises and estimation of their implementation efficiency
Mei Tourism demand forecasting by improved SVR model
Zhang et al. Evaluating the climate effects of natural Gas versus coal electricity generation
Hou et al. The use of data mining techniques and support vector regression for financial forecasting
RU2011153489A (ru) Способ автоматизированного определения языка и(или) кодировки текстового документа
JP2014063817A5 (ru)
EA201792427A1 (ru) Эффективные решения обратных задач
Nepomniaschaya Constructions used in associative parallel algorithms for undirected graphs. Part 1
Munapo STUDIES IN INTEGER PROGRAMMING: NEW DIRECTIONS AND SOLUTION METHODS
Chen et al. Planning for Regional Water Resources in Northwest China Using a Dynamic Simulation Model
Movahed Atar et al. Evaluation of Zayanderud dam operation during drought period by using weap model
Mohanavelu Including anthropogenic and socio-economic variables improves the performance of groundwater time series predictions: A study on the water stressed groundwater systems of Southern India using advanced machine learning algorithms
Yang et al. Extraction and Analysis for Emphasis Development Field in Green Construction Technology