随机神经网络与支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

针对支持向量机(SVM)最佳算法参数难以确定的不足,利用典型随机神经网络RNN—Boltzmann机能量全局最小状态对应待优化目标全局极小值原理,提出Boltzmann-SVM预测模型,利用Boltzmann机搜寻SVM学习参数,并与基于GA算法搜寻SVM学习参数的GA-SVM预测模型作对比,以云南省河边水文站枯水期1月径流预测为例进行实例研究,利用实例前40年和后6年资料对模型进行训练和预测。结果表明:Boltzmann-SVM模型对实例后6年枯水期1月月均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7.30%、9.01%,精度优于GA-SVM模型,表明Boltzmann-SVM模型具有较好的预测精度和泛化能力。Boltzmann机融合了模拟退火算法(SA)与BP、Hopfield神经网络在网络结构、学习算法和动态运行机制中的优点,在解决组合优化问题上具有全局寻优能力强、收敛速度快等特点。