群居蜘蛛优化算法在水位流量关系拟合中的应用

针对水位流量关系拟合中相关参数难以确定的不足,利用一种新型群体智能仿生算法——群居蜘蛛优化算法(SSO)优化水位流量关系的相关参数,以云南省丽江仁里站和总管田站水位流量关系拟合为例进行实例研究,并与粒子群优化算法(PSO)、最小二乘法(LSM)拟合结果进行对比。结果表明:SSO算法对仁里站和总管田站水位流量关系拟合的平均相对误差绝对值分别为0.57%、0.53%,拟合精度优于PSO、LSM算法。SSO算法具有收敛速度快、全局寻优能力强等特点,利用SSO算法优化水位流量关系可以获得更好的拟合效果。     

改进BP神经网络集成模型在径流预测中的应用

为提高径流预测预报的精度和泛化能力,建立了基于3种基本改进算法的BP神经网络集成预测模型。利用ADF单位根检验方法、自相关分析方法确定径流时间序列的平稳性和模型的输入向量。针对BP神经网络标准算法收敛速度慢、易陷入局部极值的缺陷,采用自适应动量梯度法、共轭梯度法和Levenberg-Marquardt法分别改进BP神经网络标准算法,依次构建基于3种改进算法的BP神经网络模型对文山州南利河董湖水文站年径流进行预测,并构建GA-BP预测模型作为对比模型;采用加权平均方法对各单一模型预测结果进行综合集成。结果表明:集成模型对南利河2001-2005年径流预测平均相对误差绝对值为4.67%,最大相对误差绝对值为7.11%,精度和泛化能力均优于各单一模型和GA-BP模型。集成模型克服了单一模型预测精度不高和误差不稳定的缺点,具有较好的预测精度和泛化能力,是提高径流预测预报精度的有效方法。     

GSA-PP模型在区域水资源承载力评价中的应用

为研究引力搜索算法(GSA)-投影寻踪(PP)模型应用于区域水资源承载力评价中的有效性和可行性。从水资源系统、经济社会系统和水环境系统遴选14个指标构建区域水资源承载力评价指标体系及分级标准,利用GSA算法优化PP模型最佳投影方向,提出GSA-PP水资源承载力评价模型,并构建粒子群优化(PSO)算法、差分进化(DE)算法和布谷鸟搜索(CS)算法优化的PP模型作对比,以文山州8县市水资源承载力评价为例进行实例研究。结果表明:GSA算法连续10次优化PP模型获得的适应度值均为1147.9363,均优于PSO、DE和HS算法,具有较高的求解精度和稳定性能。GSA-PP模型对麻栗坡县、马关县和文山市的评价结果为"可承载",对其余5县的评价结果为"基本可承载"。GSA-PP模型对实例评价及排序结果与DE-PP模型相同;与PSO-PP、CS-PP模型评价结果相同,但在排序上存在差异。实例验证了智能算法求解精度的高低决定着评价效果的优劣。     

基于数据处理与若干群体算法优化的GRU/LSTM水质时间序列预测

为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换（WPT）和变色龙优化算法（CSA）、猎豹优化（CO）算法和山瞪羚优化（MGO）算法的优化门限循环控制单元（GRU）、长短期记忆神经网络（LSTM）的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_Mn、NH₃—N时间序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列分量;其次简要介绍了CSA、CO、MGO算法原理,利用CSA、CO、MGO分别寻优GRU、LSTM超参数,建立WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型;最后利用所建立的模型对pH值及DO、COD_Mn、NH₃—N浓度各分量进行预测和重构,并建立WPT-GRU、WPT-LSTM和WPT-CSA-SVM、WPT-CO-SVM、WPT-MGO-SVM模型作对比分析模型,以云南省昆明市观音山断面为例,通过pH值及DO、COD_Mn、NH₃—N浓度预测对模型进行了验证。结果表明：WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型对实例pH值及DO、COD_Mn、NH₃—N浓度的预测精度优于其他对比模型,具有较好的预测效果,其中尤以WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU模型的预测精度最高;CSA、CO、MGO能有效调优GRU、LSTM超参数,显著提高GRU、LSTM预测性能;所构建的6种模型预测精度高且计算规模小,是有效的水质时间序列预测模型,可为相关水质预测研究提供参考。     

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。     

基于PCA-SHO-SVM和PCA-SHO-BP模型的径流预测

为提高径流预测精度,研究主成分分析(PCA)、斑鬣狗优化(SHO)算法与支持向量机(SVM)、BP神经网络相融合的预测方法.在样本数据筛选上选取PCA方法进行数据降维,使数据样本简洁且更具代表性.利用SHO算法优化SVM关键参数及BP神经网络权阈值,分别提出PCA-SHO-SVM、PCA-SHO-BP径流量预测模型,并...     

静电放电算法-投影寻踪融合模型及其在水质综合评价中的应用

为拓展智能算法与投影寻踪(PP)融合模型在水质综合评价中应用,介绍一种新型群体智能算法——静电放电算法(ESDA),选取6个典型测试函数对ESDA进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法和鲸鱼优化算法(WOA)的仿真结果进行对比。构建ESDA-PP评价模型,以文山州盘龙河干流4个断面2015-2017年共30个月水功能区水质综合评价为例进行实例研究。结果表明:ESDA寻优精度远优于TLBO、GWO、WOA,具有出色的寻优精度和全局搜索能力。ESDA-PP模型对实例天生桥、灰土寨、花桥和天保大桥断面水质综合评价达标率分别为93. 3%、83. 3%、83. 3%和100%,能满足或基本满足水功能区水质保护目标要求。天生桥、灰土寨、花桥断面枯水期水质总体上优于丰水期,面源污染是主导因素;天保大桥断面丰水期水质总体上优于枯水期,点源污染是主导因素。     

怒江干流水沙年内分配特征及其变化趋势

怒江研究基础严重滞后于流域资源保护与开发利用的需求。利用怒江干流贡山、道街坝和木城3个水文站历年月径流和悬移质输沙观测数据,运用集中度与集中期、Mann-Kendall检验和R/S分析等方法,研究怒江干流1964-2011年水沙年内分配时空特征及其变化趋势。结果表明:怒江干流径流呈缓慢上升趋势,但输沙上升趋势明显;怒江干流悬移质输沙年内分配集中度明显高于径流,径流和悬移质输沙年内分配集中度时间上呈波动下降趋势,空间上呈从上游到下游递减的趋势;径流和悬移质输沙年内分配多年平均集中期均在7月中旬,较降水集中期稍有提前;怒江干流径流年内分配集中度未发生突变,悬移质输沙年内分配集中度在1977年开始发生突变,在1995年后下降趋势明显;怒江干流径流和悬移质输沙年内分配集中度未来仍将延续波动下降的趋势,且悬移质输沙年内分配集中度的下降趋势比径流更强。     

基于区域发展规划的嵩明县水资源供需平衡预测

区域发展规划是需水预测的依据,而水资源供需平衡分析是检验区域发展规划是否合理可行的重要手段。本文以嵩明县水资源开发利用规划和社会经济发展规划为基础,进行可供水量、需水量和耗水量预测及供需平衡分析。结果表明:嵩明县需水量呈增加趋势,但耗水量呈减少趋势;按平水年需新水量计算,现状年(2012)和远期规划水平年(2030)需水量略超出可供水量,而近期(2020)和中期(2025)规划水平年可供水量大于需水量,而按P=75%需新水量计算则各水平年均有不同程度的缺水;各水平年耗水量均小于可供水量,说明在充分考虑水资源二次利用的情况下,可供水量均能够支撑规划的社会经济发展规模和水平。在落实规划用水效率前提下,嵩明县社会经济发展规划与水资源开发利用规划基本相适应。     

改进WOA-指数幂乘积模型在基坑变形预测中的应用

为提高基坑变形预测精度,提出基于拉普拉斯交叉算子(LX)改进的鲸鱼优化算法(LXWOA)优化的指数幂乘积(EPP)基坑变形预测模型。选取4个标准测试函数对LXWOA进行仿真验证,并与基本鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、正弦余弦算法(SCA)、粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。利用LXWOA对EPP模型的指数参数进行优化,构建LXWOA-EPP变形预测模型,并构建WOA-EPP、GWO-EPP、SCA-EPP、PSO-EPP模型与LXWOA-SVM、LXWOA-BP模型作对比,以文献基坑监测数据为例进行实例研究,分别利用自相关函数法和虚假最邻近法确定实例延迟时间和嵌入维数,构建模型输入、输出向量,利用实例前15期和后3期监测数据对各模型进行训练和预测。结果表明:LXWOA搜索能力优于WOA、GWO、SCA和PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。LXWOA-EPP模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差、均方根误差分别为0. 18%、0. 008 mm、0. 009 mm,均优于WOA-EPP等6种模型和文献预测精度,表明LXWOA能有效优化EPP模型参数,LXWOA-EPP模型用于变形预测是可行和有效的,模型及方法可为其他相关预测研究提供参考。