基于人工电场算法优化的大型灌区径流预测模型研究

针对水文预报中径流预测数据序列具有非线性和非平稳性等特点,将一种新型智能优化算法——人工电场算法AEFA与LSTM神经网络结合进行参数优化,建立AEFA-LSTM预测模型,并以赵口大型灌区涡河玄武水文站实测年径流量作为样本数据进行网络优化训练和预测分析,同时与传统优化算法（遗传算法GA和粒子群算法PSO）建立的GA-LSTM和PSO-LSTM预测模型进行对比。结果表明：AEFA-LSTM模型预测值的平均相对误差相较于GA-LSTM模型和PSO-LSTM模型分别降低了7.59%和5.22%,且平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE均为3种模型中最小,说明所建立的AEFA-LSTM模型可以更高精度地预测径流量,为水文预报提供一种新型高精度径流预测方法。