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Applying particle swarm optimization to parameter estimation of the nonlinear muskingum model
Hone Jay Chu
*
,
Liang-Jeng Chang
*
此作品的通信作者
土木工程學系
研究成果
:
Article
›
同行評審
116
引文 斯高帕斯(Scopus)
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指紋
指紋
深入研究「Applying particle swarm optimization to parameter estimation of the nonlinear muskingum model」主題。共同形成了獨特的指紋。
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Keyphrases
Parameter Estimation
100%
Muskingum Model
100%
Nonlinear Muskingum Model
100%
Particle Swarm Optimization
100%
Flood Routing
66%
Estimation Method
33%
Parameter Values
33%
Local Optimum
33%
Subjective Estimation
33%
Engineering
Parameter Estimation
100%
Particle Swarm Optimization
100%
Simulation Result
33%
Engineering
33%
Initial Guess
33%
Local Optimum
33%
Computer Science
Parameter Estimation
100%
Particle Swarm Optimization
100%
Estimation Method
33%
Case Study
33%
Parameter Value
33%
Earth and Planetary Sciences
Parameter Estimation
100%
Flood Routing
66%
Estimation Method
33%
Agricultural and Biological Sciences
Swarms
100%
Case Study
33%