LS-SVM和RBF神经网络模型在降雨预测中的应用

采用相空间重构理论计算实测月降雨的延迟时间、嵌入维数、C-P饱和关联维数和Laypunov指数,证明乌尔逊河流域月降雨时间序列存在混沌现象.使用LS-SVM预测模型和RBF神经网络预测模型,两种模型对乌尔逊河流域月降雨时间序列进行对比分析.在预测精度上,LS-SVM测模型的预测精度不太理想,而RBF神经网络预测模型在降雨量很少的月份精度也很低.若想在干旱区半干旱区的降雨预测中应用,需要进一步研究.     

克鲁伦河月径流混沌时间序列的LS-SVM和RBF预测

采用相空间重构理论计算实测月径流的延迟时间、嵌入维数、G-P饱和关联维数和Laypunov指数,证明克鲁伦河月径流时间序列存在混沌现象。混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测模型涉及参数较少,计算过程简便,训练速度快。RBF神经网络预测模型具有较快的训练速度和较强的非线性映射能力。同时,二者在建模中都引用了径向基函数,从而更加简化了非线性问题的求解。实例表明:将这两种模型应用在月径流时间序列预测上,其运算速度都很快,但在预测精度上,最小二乘支持向量机预测模型要优于径向基神经网络预测模型。     

基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型

本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神经网络的混沌理论对两种时间序列进行预测,最后通过小波重构得到预测值。实例分析表明,本模型能够克服监测序列中的噪声干扰,反映大坝监测序列的多尺度特性,对监测数据的预测精度较高,可应用于实际工程。     

组合多元线性回归模型在径流预测中的应用研究

为提水文预测预报精度,研究提出混合蛙跳算法(SFLA)-组合多元线性回归(CMLR)径流预测模型。首先基于主成分分析(PCA)数据降维和不降维构建CMLR模型;然后利用SFLA同时优化CMLR常数项、偏回归系数和组合权重系数,建立SFLA-CMLR径流预测模型;最后将SFLA-CMLR模型应用于2个年径流预测实例,并构建基于PCA降维处理的SFLA-PCA-MLR、SFLA-PCA-支持向量机(SVM)、最小二乘法(LS)-PCA-MLR、PCA-SVM和未经降维处理的SFLA-MLR、SFLA-SVM、LS-MLR、SVM作对比预测模型。结果表明:SFLA-CMLR模型对2个实例年径流预测的平均相对误差分别为1.54%、4.63%,预测精度均优于SFLA-PCA-MLR等8种模型,具有较好的预测精度和泛化能力。     

月径流序列混沌特性识别及预测

以混沌理论和相空间重构原理为基础,分析计算大峪水文站1955-2006年月径流序列的最佳延迟时间和嵌入维数;运用最大Lyapunov指数λ10证实大峪月径流序列具有混沌特性,从而建立了基于混沌特性的BP神经网络预测模型。仿真及预测结果表明:该模型预测精度较高,可用于大峪月径流预测。     

高边坡时序位移滚动预测的SVM-Elman模型

基于支持向量机(SVM)和Elman神经网络,提出一种新的高边坡位移时序预测模型——SVM-Elman神经网络预测模型。在对实测数据学习的过程中,寻找最佳学习样本数和最佳测试样本数,利用经粒子群算法优化的SVM模型对边坡位移时间序列进行实时滚动预测;并运用Elman神经网络改进SVM的预测结果,得到SVM-Elman模型预测值,通过比较不同隐含层数的Elman神经网络对预测结果的影响,选择最佳隐含层数的SVM-Elman模型,实现对预测结果的改进。将SVM-Elman模型应用于某混凝土面板堆石坝左岸强卸荷岩体高边坡位移预测分析中,并与传统的SVM预测结果进行比较分析。结果表明,SVM-Elman模型在预测精度上有明显提高,预测结果科学可靠,在岩体高边坡时序位移预测中具有一定的工程应用价值。     

不同组合小波神经网络模型对径流预测的适用性

针对水文时间序列的非平稳性特征,以长江三峡宜昌站1904~2003年年平均流量为例,分别建立了小波分析（WA）与BP神经网络和径向基函数神经网络（RBF）耦合的预测模型,探究了两种组合模型的预测效果,并与传统的单一人工神经网络模型对比;并采用5种常见的预测性能评价指标分析预测效果。结果表明：组合模型预测成果的精度较单一模型显著提高;组合和单一模型中RBF网络模型均优于BP网络模型;小波径向基函数神经网络组合模型具有较优的预测精度和泛化能力,是提高预测精度的有效方法,在径流预测中具有可行性。     

基于遗传算法-支持向量机的水库叶绿素a浓度短期预测非线性时序模型

将支持向量机(SVM)法与遗传算法(GA)相结合,建立了基于GA-SVM的水库叶绿素a浓度非线性时间序列的短期预测模型。在建模过程中,采用遗传算法优化支持向量机的模型参数,同时利用相空间重构方法计算出时间序列的时间延迟和嵌入维数,确定出支持向量机的输入向量。最后将该模型用于对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测。预测精度比单纯用人工神经网络方法有较大提高。     

基于随机森林分类算法的边坡稳定预测模型

基于随机森林分类算法,提出一种边坡稳定预测模型。应用收集的边坡稳定状态实例资料,选取边坡的岩石重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力等参数,对边坡稳定性进行预测,并与SVM模型和RBF神经网络模型的预测精度相比较;研究了随机森林模型中决策树的数量对模型预测精度的影响,并最终确定在样本数目为100左右时,模型中树的棵数设为500较合适。模型预测结果表明:选取的边坡参数比较合理,随机森林预测模型较其他模型更为精准,能有效预测边坡的稳定状态。     

基于遗传算法-支持向量机的水库叶绿素a浓度

将支持向量机(SVM)法与遗传算法(GA)相结合,建立了基于GA-SVM的水库叶绿素a浓度非线性时间序列的短期预测模型.在建模过程中,采用遗传算法优化支持向量机的模型参数,同时利用相空间重构方法计算出时间序列的时间延迟和嵌入维数,确定出支持向量机的输入向量.最后将该模型用于对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测.预测精度比单纯用人工神经网络方法有较大提高.     

大华滑坡位移预测模型研究

针对传统滑坡位移预测过程中的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的滑坡位移预测方法。以某流域大华滑坡为例,基于时序分析和集合经验模态分解法(EEMD)将原始序列重构为趋势项和波动项,趋势项位移受滑坡内部因素影响,采用最小二乘法与多项式方程进行拟合预测;波动项位移受库水位、降雨、地下水位等周期性因素影响,结合灰色关联度法和核主成分分析法(KPCA)对输入因子进行筛选与降维,并用粒子群算法-最小二乘支持向量机耦合模型(PSO-LSSVM)进行建模预测。最后将趋势项与周期项预测位移相加得到累计预测位移,并对模型预测精度进行定量分析。结果表明,建立的EEMD-KPCA-PSO-LSSVM组合模型预测效果良好,较传统BP神经网络、LSSVM等单一模型有着更高的预测精度,可为同类型滑坡位移预测提供新的思路。     

基于径向基函数神经网络降雨产流预测研究

从径向基函数神经网络原理分析出发,探讨用于降雨产流预测的神经网络模型,并将此模型应用于泜河上.预测和检验结果表明,基于径向基函数神经网络预测模型可以很好地反映流域降雨产流问题.     

基于WA-SVM组合模型的流域月降雨量预测研究

 基于小波分析-支持向量机（WA-SVM）组合预测模型方法,将原始降雨序列进行小波分析分解到不同层次,对每层分别采用支持向量机预测,最后合成原始序列的预测值。将该模型应用于实际流域月降雨量预测,并与单独支持向量机回归方法的结果进行了对比分析。     

基于小波分析的径流分级组合预报模型

为进一步提高径流预报精度、降低预报的不确定性,利用小波分析法提取径流系列的概貌和细节成分;采用BP网络模型、RBF网络模型、SVM模型分别模拟预报,进行径流分级。根据不同级别的径流,对预报结果予以变权重组合,构建了基于小波分析的径流分级组合预报模型,并对其预报结果作了分析和总结。宜昌站中长期径流预报结果表明,组合预报模型能够较好地提高预报精度。     

果蝇优化算法在区域高程拟合中的应用

针对最小二乘支持向量机拟合法难以选择最优参数的问题,将果蝇优化算法引入最小二乘支持向量机中,构建区域GPS高程拟合模型的方法,利用果蝇优化算法全局寻优能力强、过程简洁、参数少等优点,解决最小二乘支持向量机的参数寻优问题,并通过最小二乘支持向量机来构建高程拟合模型。结果表明,与BP神经网络拟合方法相比,引入果蝇优化算法的最小二乘支持向量机拟合方法具有更高的稳定性,内符合精度比标准最小二乘支持向量机提高了26%。     

Monthly Streamflow Forecasting Using ELM-IPSO Based on Phase Space Reconstruction

We have developed a hybrid model that integrates chaos theory and an extreme learning machine with optimal parameters selected using an improved particle swarm optimization (ELM-IPSO) for monthly runoff analysis and prediction. Monthly streamflow data covering a period of 55 years from Daiying hydrological station in the Chaohe River basin in northern China were used for the study. The Lyapunov exponent, the correlation dimension method, and the nonlinear prediction method were used to characterize the streamflow data. With the time series of the reconstructed phase space matrix as input variables, an improved particle swarm optimization was used to improve the performance of the extreme learning machine. Finally, the optimal chaotic ensemble learning model for monthly streamflow prediction was obtained. The accuracy of the predictions of the streamflow series (linear correlation coefficient of about 0.89 and efficiency coefficient of about 0.78) indicate the validity of our approach for predicting streamflow dynamics. The developed method had a higher prediction accuracy compared with an auto-regression method, an artificial neural network, an extreme learning machine with genetic algorithm and with PSO algorithm, suggesting that ELM-IPSO is an efficient method for monthly streamflow prediction.

     

What Is the Potential of Integrating Phase Space Reconstruction with SVM-FFA Data-Intelligence Model? Application of Rainfall Forecasting over Regional Scale

Rainfall modeling is one of the major component process in the meteorological engineering. Hence, exploring an advance and reliable intelligent model for its forecasting is essential for water resources engineering. In this current research, novel integrative intelligence model coupled with phase space reconstruction is proposed to forecast monthly rainfall in Chhattisgarh State, India. The proposed model is a hybridization of support vector machine (SVM) model with firefly optimization algorithm (FFA). The modeling is undertaken based on three stages starting with configuring the delay time and embedding dimension using mutual information and false nearest neighbors to determine the input matrix of the forecasting model. In the second stage, the firefly optimizer is employed to tune the SVM model. Finally, the hybrid model is conducted to forecast the monthly time scale rainfall time series. Monthly time scale rainfall data for sixteen raingauge stations over a century (1901–2002) are utilized and tested. A validation of the capacity of the suggested model is carried out by comparing the accuracy results with classical SVM and hybrid SVM-FFA “without mutual information analysis” models. The three predictive models are trained using 75% of available data set and tested the remaining 25% dataset. The model’s results were statistically verified using mean absolute error and best-good-fitness measurements in addition to Taylor diagram visualization. In conclusion, the proposed model was significantly improved the forecasting accuracy of the modeling. Also, it was exhibited a very robust intelligent model that can be applied for the Indian regional zone for monthly rainfall forecasting.