【摘 要】
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为克服传统水文线型参数估计方法的缺陷，建立了基于模拟退火遗传算法(Simulated annealinggenetic algorithm，SAGA)的改进极大似然法，即将似然函数作为目标函数，依据矩法确定参数
【机 构】
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南京大学地球科学与工程学院水科学系，江苏 南京 210093
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为克服传统水文线型参数估计方法的缺陷，建立了基于模拟退火遗传算法(Simulated annealinggenetic algorithm，SAGA)的改进极大似然法，即将似然函数作为目标函数，依据矩法确定参数的取值范围，建立参数优化问题，然后应用SAGA进行参数估计。与常规极大似然法通过求偏导数估计参数的思路有本质不同，改进极大似然法通过遗传算法进行参数优化。通过Monte-Carlo试验，验证了新方法在参数估计和水文设计值估计两个方面的合理性和准确性。由于该方法不受线型类型、参数数目和约束条件的限制，可避免应用常规极大似然法时出现似然方程无解等情况，且求解过程简便快捷，因此其在理论上和实际应用中均更加有效。
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