Page 176 - 《水资源与水工程学报》2022年第2期

!３３ " ! ２ # & ' ( ) & * + , - Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．２
２０２２ $ ４ % ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ＆ＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ａｐｒ．，２０２２

ＤＯＩ：１０．１１７０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－６４３Ｘ．２０２２．０２．２３

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HIAJK：ＴＶ６９８．２ ３ LMNOP：Ａ LQRK：１６７２６４３Ｘ（２０２２）０２０１７２０７
Ｌａｎｄｓｌｉｄｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｅｘｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇ
ｍａｃｈｉｎｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ

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ＣＡＯＢｏ，ＷＡＮＧＳｈｕａｉ，ＳＯＮＧＤａｎｑｉｎｇ，ＤＵＨａｎ，ＬＩＵＧｕａｎｇｗｅｉ，ＺＨＯＵＺｈｉｗｅｉ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｉｎｉｎｇ，ＬｉａｏｎｉｎｇＴｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｘｉｎ１２３０００，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆ
ＨｙｄｒｏｓｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４，Ｃｈｉｎａ；３．ＯｐｅｎｐｉｔＭｉｎｅｏｆ
ＳｈｅｎｈｕａＢａｏｒｉｘｉｌｅＥｎｅｒｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｈｕｌｕｎｂｕｉｒ０２１０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｉｔｈｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇ
ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｌａｎｄｓｌｉｄｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ ；ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ
ｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｓｒａｒｅｌｙｒｅｐｏｒｔｅｄ．Ｈｅｒｅ ，ｔｈｅＢａｚｉｍｅｎｌａｎｄｓｌｉｄｅｉｎｔｈｅＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓ
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒａｒｅａｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｅｘａｍｐｌｅ ，ａｎｄｔｈｅｅｘｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅ（ＥＬＭ）ｍｏｄｅｌｗａｓｕｓｅｄｔｏ
ｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｌａｎｄｓｌｉｄｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ ，ｍｕｌｔｉｐｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
ｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ ，
ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｌａｎｄｓｌｉｄｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｗａｓｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｉｎｔｏｔｗｏｐｈａｓｅｓ，ｗｈｉｃｈ
ｗｅｒｅｔｒｅｎｄｔｅｒｍａｎｄｐｅｒｉｏｄｉｃｔｅｒｍｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅｔｒｅｎｄｔｅｒｍｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｗａｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙａｐｏｌｙ
ｎｏｍｉａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ ，ａｎｄｔｈｅＥＬＭｍｏｄｅｌｔｈａｔｗａｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄｂｙＭＡＴＬＡＢｃｏｄｅｗａｓｕｓｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｐｅｒｉ
ｏｄｉｃｔｅｒｍｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ ，ｔｈｅｔｒｅｎｄａｎｄｐｅｒｉｏｄｉｃｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｓｗｅｒｅｓｕｍｍｅｄｕｐａｓｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄ
ｔｏｔａｌｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔＥＬＭｍｏｄｅｌｃｏｕｌｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｌａｎｄｓｌｉｄｅ
ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｗｉｔｈａｓｔｅｐｌｉｋｅｃｕｒｖｅ ，ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｗａｓ２３．５ｍｍ ａｎｄｔｈｅ
ｇｏｏｄｎｅｓｓｏｆｆｉｔｗａｓ０．９７３．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ ，ｔｈｅａｎｔｃｏｌ
ｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＡＣＯ）ｐｅｒｆｏｒｍｅｄｂｅｔｔｅｒｏｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｔｉｍｅａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ．Ｈｅｎｃｅ，ｔｈｅｅｘ
ｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｍｏｄｅｌｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｄｔｈｅｂｅｓｔａｃｃｕｒａｃｙ ，ｗｉｔｈｔｈｅａｖｅｒａｇｅ

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