@article { author = {Qaderi, Kourosh and V. Samani, Jamal M and Eslami, Hamid R and Saghafian, Bahram}, title = {Auto Calibration of a Rainfall-Runoff Model Based on SCE Method}, journal = {Iran-Water Resources Research}, volume = {2}, number = {2}, pages = {39-52}, year = {2006}, publisher = {Iranian Water Resources Association}, issn = {1735-2347}, eissn = {2476-7360}, doi = {}, abstract = {The successful application of a conceptual rainfall-runoff (CRR) model depends on how well it is calibrated. Generally, CRR model deals with many parameters that should be estimated through robust optimization tools. The degree of difficulty in solving a global optimization method is generally dependent on the dimensionality of the CRR model and certain characteristics of objective function. The purpose of optimization is to finalize the best set of parameters associated with a given calibration data set that optimize the evaluation criteria. In this study, a global optimization method known as the SCE (Shuffled Complex Evolution) has been developed for autocalibration of CRR parameters. This method is developed based on the nature of optimization problems in CRR models, combination of probabilistic and deterministic approaches, and clustering and competitive evolution. SCE method has shown promise as an effective and efficient optimization technique. Model verification and validation results indicated that automatic calibration was superior to other existing algorithms. Also, the proposed SCE algorithm was programmed via innovative ways to reduce the memory allocation and improve the speed of computations. In addition, a new method of storing very large matrices with small number of non-zero members was implemented. Thus, personal computers can also be used for automatic calibration of up to 35 parameters.  In this study, the developed SCE technique has been applied for auto calibration of storage CRR model, namely NAM, in Gamasiab watershed within the greate Karkhe basin. The calibration and validation results and evaluating criteria shows the effectiveness and efficiency of this method for autocalibrating of CRR parameters.}, keywords = {Auto Calibration,Conceptual Rainfall Runoff Model,Global Optimization Techniques,SCE Method}, title_fa = {واسنجی اتوماتیک مدل بارش ـ رواناب با استفاده از روش بهینه‌سازی SCE}, abstract_fa = {کاربرد موفقیت‏آمیز مدل‌های مفهومی بارش ـ رواناب(CRR) به چگونگی واسنجی پارامترهای آنها بستگی دارد. مدل‌های CRR عموماً دارای پارامترهای زیادی هستند که نمی‎توان آنها را بصورت مستقیم اندازه‎گیری نمود و لازم است که آنها را در طول واسنجی مدل تخمین زد. هدف از انجام واسنجی، یافتن مقادیر آن سری از پارامترهایی است که باعث بهینه شدن معیارهای نیکویی واسنجی می‎شوند. با وجود عمومیت کاربرد این مدل‌ها، در صورتی که نتوان یک مقدار بهینه برای پارامترهای مدل CRR با استفاده از واسنجی اتوماتیک بدست آورد کاربرد آن مدل‌ها بسیار مشکل می‌شود. در این تحقیق از یک روش توسعه یافته بهینه‌سازی سراسری به نام(SCE) برای واسنجی پارامترهای مدل CRR استفاده شده‌است. این روش براساس طبیعت مسائل بهینه‌سازی مدلCRR ، به اشتراک گذاشتن اطلاعات و مفاهیم تکامل تصادفی و رقابتی جوامع توسعه داده شده و توان بسیار بالایی در پیدا کردن نقاط بهینه سراسری دارد. نتایج نشان می‌دهند که روش توسعه داده شده در این تحقیق دقیقتر از دیگر روش‌های موجود SCE می‌باشد. همچنین برای افزایش کارائی و راندمان روش توسعه داده شده SCE، از تکنیک‌های ابتکاری جهت کاهش حجم حافظه و زمان اجرای برنامه و از تکنیک ماتریس اسپارس برای مدیریت و بازیابی اطلاعات استفاده شده است. با استفاده از این روش می‌توان مسائل واسنجی خودکار مدل‌های بارش رواناب تا 35 پارامتر(بعد) را نیز کالیبره نمود.  روش واسنجی اتوماتیک در زیرحوضه گاماسیاب در شمال غربی حوضه رودخانه کرخه مورد آزمون قرار گرفته است. معیارهای ارزیابی و نتایج نشان می‌دهند که روش توسعه‌داده شده برای واسنجی خودکار پارامترهای مدل CRR دارای دقت و کارائی بالائی می‌باشد.}, keywords_fa = {واسنجی اتوماتیک,مدل مفهومی بارش‌رواناب,CRR,تکنیک‌های بهینه‌سازی سراسری,روش SCE}, url = {https://www.iwrr.ir/article_15384.html}, eprint = {https://www.iwrr.ir/article_15384_213987397c40d78217db51fc9c8dfa7f.pdf} }