基于指标权重的湖库营养状态识别

针对湖库营养状态识别未考虑指标权重及营养状态分级较少的不足,基于熵值法与概率神经网络（PNN）基本原理,提出熵值PNN湖库营养状态识别模型,以全国24个湖库营养状态识别为例进行分析。利用熵值法确定识别指标权重,依据我国湖库富营养化评价标准,将湖库营养状态划分为极贫营养一极重度富营养11个等级,提出基于改进的湖库营养状态识别等级标准,在等级标准域值间采用随机内插的方法生成样本对PNN模型进行训练和检验,利用正确识别率和运行时间对PNN模型性能进行评价。最后,基于两种方案对全国24个湖库营养状态进行识别。结果表明：@PNN模型对于随机生成的训练样本和检验样本的正确识别率分别达到98．9％、98．6％（5次平均）,模型用于湖库营养状态识别是合理可行的。②湖库识别结果存在差异。比较而言,基于指标权重考虑的识别结果更能科学、客观地反映湖库营养状态。     

河流健康评价的回归支持向量机模型及应用

建立河流健康评价指标体系、分级标准及回归支持向量机（ SVR ）河流健康评价模型,并以云南省文山州清水河健康评价为例进行研究。首先,利用层次分析法（ AHP ）从水文水资源、物理结构、水质、水生生物和社会服务功能5个方面遴选出13个评价指标,构建3个层次的河流健康评价指标体系和5个等级的分级标准;其次,基于SVR原理,利用随机生成和随机选取的方法,在等级标准阈值间构造5种不同容量大小的训练样本和检验样本,提出5种不同容量方案的SVR河流健康评价模型,设计合理的输出模式,并构建具有良好性能的RBF（radial basis function neural network ）回归模型作为对比模型,利用模型随机5次运行的平均相对误差绝对值、最大相对误差绝对值和运行时间对各方案模型性能进行评价;最后,利用达到期望精度的SVR模型对实例进行评价分析。结果表明：①无论是训练样本还是检验样本,5种方案的SVR模型的预测精度和泛化能力均优于 RBF模型。在相同参数设置条件下,SVR模型随着样本容量的增加其精度和泛化能力变化不大;而RBF模型随着样本容量的增加其精度和泛化能力均有提高。表明SVR模型具有较高的精度和泛化能力,可以用于河流健康评价,尤其在小样本情况下,SVR模型的精度和泛化能力是RBF模型不可比拟的。②5种方案的SVR模型对清水河2011-2012年3次调查的评价结果均为健康,但已接近于亚健康。     

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。     

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。     

基于人工生态系统优化算法的组合生长需水预测模型

为提高需水预测精度,拓展生长模型在需水预测中的应用,提出基于人工生态系统优化(AEO)算法的组合生长需水预测模型。结合实例,选取6个标准测试函数在不同维度条件下对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、教学优化(TLBO)算法和传统粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。基于Weibull、Richards、Usher 3种单一生长模型构建Weibull-Richards-Usher、Weibull-Richards、Weibull-Usher、Richards-Usher 4种组合生长模型,利用AEO算法同时对组合模型参数和权重系数进行优化,提出AEO-Weibull-Richards-Usher、AEO-Weibull-Richards、AEO-Weibull-Usher、AEO-Richards-Usher需水预测模型,并构建AEO-Weibull、AEO-Richards、AEO-Usher、AEO-SVM、AEO-BP模型作对比,以上海市需水预测为例进行实例验证,利用实例前30组和后8组统计资料对各组合模型进行训练和预测。结果表明,在不同维度条件下,AEO算法寻优精度优于WOA、GWO、TLBO、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。4种组合模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差分别在0.94%~1.17%、0.30亿~0.37亿m³之间,预测精度优于AEO-Weibull等其他5种模型。4种组合模型均具有较好的预测精度和泛化能力,表明AEO算法能同时有效优化组合生长模型参数和权重系数,基于AEO算法的组合生长模型用于需水预测是可行和有效的。     

相空间重构支持向量机在径流模拟中的应用研究

将相空间重构理论引入月径流模拟中,利用C-C算法进行相空间重构,将一维径流时间序列拓展为多维,基于交叉验证支持向量机(CV-SVM)原理及方法,构建以相空间重构理论与支持向量机相结合的径流时间序列模拟模型,并构建传统BP、双隐层BP及GA-BP径流时间序列模拟模型作为对比模型,以盘龙河龙潭寨月径流时间序列为例进行分析。结果显示:基于相空间重构理论的CV-SVM模拟模型能较好地处理复杂的径流序列,在长达200个月的测试样本模拟中,平均相对误差e MRE、最大相对误差e MaxRE分别为0.571 7%,5.526 7%,决定系数DC和合格率QR分别为0.999 9和100%。表明该模型具有较高的泛化能力和模拟精度,模拟效果明显优于传统BP、双隐层BP模型,甚至优于GA-BP模型;表明研究建立的基于相空间重构理论的CV-SVM模型用于径流模拟是合理可行的,可为径流模拟提供方法和参考。     

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...     

小波神经网络模型在河道流量水位预测中的应用

鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等缺点,提出小波神经网络河道流量水位预测模型,以盘龙河天保站流量水位预测为例进行分析。采用循环算法确定最佳BP神经网络结构,并在相同网络结构及期望误差等条件下,运用GA优化BP神经网络初始权值和阈值,构建传统BP、GA-BP神经网络河道流量水位预测模型作为对比预测模型。结果表明:小波神经网络结合了神经网络与小波分解在函数逼近上的优点,其预测精度高于传统BP和GA-BP网络模型,表明小波神经网络用于河道流量水位预测是合理可行和有效的,可为水文预测预报提供新的途径和方法。且小波神经网络模型具有计算简便、逼近能力强、收敛速度快,能有效避免局部极值等特点,有着广阔的应用前景。     

基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度,提出改进供需优化算法-指数幂乘积基坑变形预测模型(ISDO-EPP模型)。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证,并与基本供需优化(SDO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、蛾群算法(MSA)、粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例,通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数,构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明,ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法,具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0.73%、3.36%和1.33%,均优于ISDO-SVM、ISDO-BP模型,表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数,ISDO-EPP模型用于变形预测是可行和有效的。     

SFLA-PP模型在区域水资源利用效率综合评价中的应用

为验证混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)-投影寻踪(Projection Pursuit,PP)模型应用于区域水资源利用效率综合评价中的有效性和可行性。从综合、工业、农业、生活和生态环境5个方面遴选15个指标构建区域水资源利用效率评价指标体系,利用SFLA算法优化PP模型最佳投影方向,提出SFLA-PP水资源利用效率评价模型,与构建的入侵杂草优化(Invasive Weed Optimization,IWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法优化的PP模型作对比,并基于各模型投影系列均值及标准差σ构造4个等级的水资源利用效率评价标准,以文山州8县市水资源利用效率评价为例进行实例研究。结果表明:SFLA算法优化PP模型获得的适应度值为715.800 2,均优于IWO,PSO和CS算法PP模型,具有较好的求解精度和极值寻优能力;SFLA-PP模型对文山市、砚山县水资源利用效率评价为“高水平”,对麻栗坡县评价为“低水平”,其余5县评价为“中等水平”,全州水资源利用效率综合评价为“较高水平”;SFLA-PP模型对实例评价及排序结果与IWO-PP模型相同;与PSO-PP模型、CS-PP模型在评价结果及排序上均存在差异。实例验证了4种智能算法PP模型的求解精度对区域水资源利用效率的评价结果起到关键作用。