基于遗传算法的支持向量机在径流中长期预报中的应用

支持向量机在径流中长期预报的应用中,普遍采用网格搜索法率定其参数,存在耗时较长、参数选取不当而导致预报精度低等问题,针对该问题提出了一种基于遗传算法的支持向量机模型,该模型结合遗传算法收敛速度快的特点对支持向量机参数进行优化选择,实现参数的全局自动化选取。应用乌江流域某电站的径流预报结果显示,相对于基于网格搜索参数寻优的支持向量机模型及神经网络模型,基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型预报精度更高,泛化能力更强。更多还原     

基于支持向量机的中长期入库径流预报

采用基于支持向量机的预测模型对水库中长期入库径流进行预报,建立径流预报的SVM模型。预报因子的优劣决定着预测精度的高低。为了提高预报精度,尝试采用模糊优选法对预报因子进行优选。将所建模型应用于新疆雅马渡站的径流预测中,并与没有进行预报因子优选的SVM模型进行比较。结果表明,进行预报因子优化后的SVM模型明显提高了径流的预报精度,具有更好的应用价值。     

支持向量机在径流预报中的应用探讨

径流的形成是一个涉及到水文、气象及力学等复杂的过程,中间包含降水、蒸发、产流、汇流等复杂过程,还受到地形、地貌、流域下垫面和人类活动等因素影响,其变化非常复杂,作为一种新的机器学习算法,支持向量机在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题,从而得到唯一的全局最优解。尝试将最小二乘支持向量机技术用于径流预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比,证明SVM方法预测径流量精度要优于BP神经网络方法。     

支持向量机在地下水位预报中的应用研究

针对地下水系统结构不甚清晰、基础资料不完备条件下区域地下水位预报问题,在介 绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,探讨了支持向量机方法在区域地下水位预报中的应用,经过与人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有速度快、泛化能力强的特点,可很好地克服神经网络的过学习问题。     

基于随机森林与支持向量机的水库长期径流预报

水库长期径流预报对于研判水文情势变化和指导水库调度管理具有重要意义。针对云南龙江水库年、汛期和枯水期平均入库径流,利用随机森林从环流指数、海温、气压和前期月径流中选取关键预报因子,基于粒子群与交叉验证相结合的算法优选参数,建立随机森林与支持向量机模型,开展龙江水库入库径流预报研究。结果表明:太平洋中北部与西部气候因子对径流预报的影响较大,前期月径流对年、汛期径流的重要性偏低,但对枯水期的影响程度与部分气候因子相当。随机森林与支持向量机模型总体精度较高,模拟与预报的合格率均达到85%以上,平均绝对百分比误差均低于15%,支持向量机的泛化能力强于随机森林,但二者在局部极值流量处的预报精度尚有待提升。     

基于支持向量回归机的长期径流预报 及不确定性分析

根据汉江流域皇庄站1981-2008年逐月径流量与1980-2007年逐月74项环流指数、北太平洋海温场、500hPa高度场的相关关系,利用逐步回归挑选预报因子,构建基于遗传算法的支持向量回归机模型(GA-SVR),并对2009-2013年逐月径流量进行预报;结果表明,径流预报精度较高,汛期平均相对误差在30%以内,非汛期、年总量平均相对误差在20%以内,均优于随机森林和多元线性回归模型。将GA-SVR模型的预报结果作为概率预报的基础,采用贝叶斯理论中的水文不确定性处理器(HUP)对预报的可靠度进行分析;结果表明,HUP不仅可以提供精度更高的定值预报,还能以置信区间的方式量化预报的可靠度,提供更为丰富的预报信息。     

BP神经网络在柏叶口水库中长期径流预报中的应用

中长期径流预报是水资源进行合理开发利用的前提和基础。文章通过比较3种不同预报方案在BP神经网络模型下对柏叶口水库非汛期月径流预报效果,找出了在非汛期月径流预报中预报效果最好的方案。     

基于小波去噪和FA-SVM的中长期径流预报

为优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型参数,提高中长期径流预报精度,建立了基于FA-SVM的中长期径流预报模型。该模型以样本中训练期均方差最小为目标函数,利用萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对支持向量机主要参数(惩罚系数C、核函数参数g和不敏感损失系数ε)进行了优化。以岷江上游的紫坪铺水库为例,运用小波去噪法对各月径流序列进行数据预处理后,利用FA-SVM模型与BP神经网络模型进行了中长期径流预报。结果表明:(1)运用小波阈值法能够较好地滤除各月径流序列的系统噪声和测量噪声;(2) FA-SVM模型中长期径流预测效果较好,预报精度等级均在丙级以上;(3) FA-SVM模型的预报效果优于BP神经网络模型。     

基于模拟退火算法支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

鉴于支持向量机(SVM)最佳算法参数难以确定的不足,利用模拟退火算法(SA)搜索SVM学习参数,提出SA-SVM预测模型,并与基于遗传算法(GA)搜索SVM学习参数的GA-SVM模型作对比,以云南省龙潭站枯水期1-3月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前43年和后10年资料对模型进行训练和预测。结果表明:SA-SVM模型对实例后10年枯水期1-3月月均径流预测的平均相对误差绝对值分别为3.11%、4.93%和6.75%,精度优于GA-SVM模型,表明SA-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。SA算法通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性,有效避免了算法陷入局部极值并最终趋于全局最优。     

支持向量机在乌龙矶站径流预测中的应用研究

潘家口水库是海河流域的重要水源地之一,科学预测其来水量可以为流域的水量调度、水资源保护、水资源规划与管理等提供工作依据.利用潘家口水库上游主要控制站——乌龙矶水文站的实测资料,将成熟的预测方法和新技术应用到基于支持向量机的径流预测模型,以期为潘家口水库优化调度和合理使用提供可靠的水文信息,提高其经济效益和社会效益.     

基于PCA和支持向量机的径流预测应用研究

影响径流量的因素很多,并且这些因素与径流量之间存在着复杂的非线性关系。将主成分分析和支持向量机相结合,首先进行特征提取,降低数据维数,获取数据的主要信息;然后利用支持向量机建立径流预测模型,取得了非常好的效果。并与支持向量机回归模型进行了比较,结果表明该方法具有更好的预测精度,值得推广。     

基于支持向量机的微咸水灌溉下土壤盐分预测

土壤水盐运移过程是农田土壤水盐调控的重要基础,是一个极其复杂的物理化学过程。本文在室内微咸水灌溉试验的基础上,引入支持向量机(SVM)模型应用于咸淡水交替灌溉后对土壤溶液EC、pH值的预测研究,并对其预测效果进行了分析。研究表明,支持向量机回归模型能够有效地模拟预测咸淡水交替灌溉下土壤EC和pH值变化规律,模型平均相对误差均小于10%,具有较高的预测精度。本方法为土壤水盐运移研究提供了一条新的思路和途径,具有较大的实用价值。     

支持向量机在水文气象中的应用

根据1951～2004年丹江口水库流域流量资料及国家气候中心的74项大气环流与海温资料等,利用支持向量机并采用遥相关挑选因子与预报对象一一相对应的距平拟合率,建立了丹江口水库流域不同季节的流量预测模型。小样本量交叉验证和实例预报的结果表明:预测模型是具有良好的稳定性,运算速度比传统的预报方法大大加快。     

回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用

研究交叉验证（CV）SVR年径流预测模型,以云南省清水江革雷站为例进行实例分析。利用SPSS软件选取年径流影响因子,确定输入向量;采用CV方法搜寻SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建CV-SVR多元变量年径流预测模型,并构建GA-BP、传统BP模型作为对比模型。利用所构建的模型对实例进行预测。结果表明：CVSVR模型对实例后15年年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为3.4596%、9.3035%,预测精度和泛化能力均优于GA-BP、传统BP模型,表明CV能有效搜寻SVR惩罚因子C和核函数参数g。CV-SVR模型具有预测精度高、泛化能力强以及算法稳定等特点。     

时间序列模型在径流长期预报中的应用研究

自回归积分移动平均法(ARIMA法)通过对噪声概率分布的研究,可知道预测在各种概率下可能出现的偏差大小,能很好地处理随机干扰问题.随着计算机技术的发展,该方法的计算工作量大的缺点,也迎刃而解.介绍了ARIMA预测模型的建模原理和建模方法,并将该方法应用到塔里木河上游源流卡群水文站的年径流量预报中,以误差在±20%以内为全合格标准,合格率达到90%以上.     

遗传算法与最小二乘支持向量机在年径流预测中的应用

为克服最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数的不足,利用遗传优化算法(GA)选择LSSVM惩罚因子C和核函数参数σ2,构建GA-LSSVM年径流预测模型,并构建LSSVM、GA-BP和传统BP模型作为对比,以云南省河边水文站年径流预测为例进行实例研究,利用实例前30 a和后22 a资料分别对各模型进行训练和预测。结果表明:GA-LSSVM模型对实例后22 a年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为3.13%、8.66%,预测精度优于LSSVM、GA-BP和传统BP模型。GA算法全局寻优能力强,利用GA算法优化得到的LSSVM学习参数可有效提高LSSVM模型的预测精度和泛化能力。     

支持向量机在混凝土CT图像分析中的应用

本文引入支持向量机的理论,对混凝土圆柱体试件一个扫描断面的5个应力阶段的CT图像进行了分析,对图像的各组成部分进行了分类,获得了清晰的裂纹、孔洞区域,砂浆区域和骨料区域的空间位置分布.从支持向量机分类图中可以看出裂纹或孔洞区域的大小分布随应力的变化过程,表明混凝土试件经历了压密、扩容、CT尺度裂纹扩展贯通至最后破坏的过程.与用传统的统计方法研究混凝土CT图像相比,支持向量机法不仅可以反映出材料的空间分布,同时使复杂的CT数分布对应转换为三类数的分布,简化了下一步统计分析.