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申请/专利权人：长江水利委员会水文局

摘要：本申请提供基于多目标优化算法的超声波时差法流量计算方法及系统，方法包括以下步骤：构建超声波时差法流量模型；采用布谷鸟多目标优化算法率定超声波流量模型中的最优解参数；输入最优解参数至构建的超声波时差法流量模型中，获取最优化超声波时差法流量模型；输入河道过水断面各分层局部流量实测值至最优化超声波时差法流量模型中，输出河道过水断面平均流量优化计算值。本申请能够实时准确地计算出河道过水断面平均流量；能够更快速地对流量模型参数进行率定；兼顾多目标效益；无需重复率定参数和调整模型结构；在数字孪生水文站、水文实时在线监测、水资源管理等领域有广泛的应用潜力。

主权项：1.一种基于多目标优化算法的超声波时差法流量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：构建超声波时差法流量模型，具体包括：获取河道过水断面各分层局部流量；根据获取的河道过水断面各分层局部流量，构建超声波时差法流量模型，如下式所示： 式中，为河道过水断面平均流量计算值，分别为河道过水断面各分层局部流量，分别为河道过水断面各分层局部流量权重系数，为修正流量，为河道过水断面各分层局部过水断面面积，n+1为分层数量,为各分层超声波时差法流速；采用布谷鸟多目标优化算法率定超声波流量模型中的最优解参数，包括：采用布谷鸟多目标优化算法率定超声波时差法流量模型中的河道过水断面各分层局部流量权重系数，设置多目标优化算法的主要参数；建立超声波时差法流量模型的多目标函数；确定超声波时差法流量模型中的优化变量；设置超声波时差法流量模型的优化计算方法；基于建立的多目标函数，以超声波时差法流量和实测流量的系统误差和随机不确定度最小为目标，使用设置的优化计算方法对建立的超声波时差法流量模型进行迭代计算，生成帕累托解集；从帕累托解集中筛选出最优解参数；输入最优解参数至构建的超声波时差法流量模型中，获取最优化超声波时差法流量模型如下式所示： 式中，为河道过水断面平均流量优化计算值，分别为河道过水断面各分层局部流量，分别为最优分层局部流量权重系数组合中的各分层局部流量权重系数优化率定值，为修正流量优化率定值；输入河道过水断面各分层局部流量实测值至最优化超声波时差法流量模型中，输出河道过水断面平均流量优化计算值。

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权利要求：

百度查询： 长江水利委员会水文局 基于多目标优化算法的超声波时差法流量计算方法及系统