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摘要
暴雨强度公式参数的优化求解本质是一个高维非线性的优化问题，目前常采用的优化求解方法是在以误差平方和最小为原则确定目标函数的基础上通过智能算法优化求解参数，而对这类方法的合理性研究却鲜见报道。因此本文通过随机抽样、参数空间网格化方法分析了常用的暴雨公式参数求解方法的局限性，评价了常用智能算法的参数优化能力，进而提出了基于系统微分响应的暴雨强度公式参数率定方法。研究结果表明：以均方误差作为目标函数对非线性函数求解参数会增加额外参数解；在没有有效确定参数范围的情况下，随机抽样很难获得满足精度要求的参数样本；在有效确定参数范围后，目标函数的响应面上仍会存在无穷多个局部最优值，且很多局部最优的目标函数与全局最优近乎相同；以粒子群算法、SCE-UA算法为代表的随机搜索类优化算法会因为参数初始取值范围过大、目标函数面局部最优参数解数目过多等问题而难以获得参数真值；提出的基于系统微分响应的暴雨强度公式参数率定方法能够快速寻找到参数真值，不仅效率高且能够避免陷入局部最优。研究成果对提升暴雨强度公式精度具有重要参考价值。
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