典型文献
饥饿搜索算法在地下水参数反演中的应用
文献摘要：
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.
文献关键词：
饥饿搜索算法;泰斯公式;优化求解;参数反演
中图分类号：
作者姓名：
王文川;薛一铭;徐雷
作者机构：
华北水利水电大学水资源学院,郑州 450046;河海大学水文水资源学院,南京 210024
文献出处：
引用格式：
[1]王文川;薛一铭;徐雷-.饥饿搜索算法在地下水参数反演中的应用)[J].中国农村水利水电,2022(08):106-110,116
A类：
饥饿搜索算法,Hunger,泰斯公式
B类：
参数反演,水文地质参数,抽水试验,Games,Search,HGS,离差平方和,优化求解,储水,智能优化算法,黄金正弦算法,Golden,Sine,Algorithm,SA,天鹰优化算法,Aquila,Optimizer,鲸鱼优化算法,Whale,Optimization,WOA,阿基米德算法,Archimedes,optimization,algorithm,AOA,全局寻优,寻优能力,相比而言,反演精度,误差值,纳什,系数值,求解方法
AB值：
0.343377
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