免疫粒子群算法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以及基本粒子群算法(PSO)易陷入局部极值等不足,提出免疫粒子群算法(IAPSO),利用IAPSO算法搜寻SVM学习参数,构建IAPSO-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GA-SVM模型作为对比,以云南省某水文站枯水期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:IAPSO-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3.32%、6.52%和6.55%,精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,表明IAPSO-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。IAPSO算法利用浓度选择机制及免疫接种原理,改进了基本粒子群优化算法的全局寻优能力和收敛速度,具有较强的全局寻优能力。利用IAPSO算法优化得到的SVM学习参数可有效提高SVM模型的预测精度和泛化能力。     

人工鱼群算法与支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

支持向量机(SVM)学习参数存在选择范围大,盲目搜索花耗时间多、代价大,且难以获得最佳参数等问题.针对该问题利用人工鱼群算法(AFSA)搜寻SVM学习参数,提出AFSA-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GA-SVM模型作对比.以云南省某水文站枯水期月径流预测为例进行实例研究,利用实例前30年、中间20年和后3年资料对模型进行训练、检验和预测.结果表明:AFSA-SVM模型对实例中间20年和后3年枯水期月径流预测的平均相对误差绝对值分别为5.04％、3.62％(5次平均),精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,表明AFSA-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力.AFSA算法具有全局寻优能力强、简单易实现、对初值参数选择不敏感等优点,利用AFSA算法优化得到的SVM学习参数有利于提高SVM模型的预测精度和泛化能力.     

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。     

改进引力搜索算法与支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

针对标准引力搜索算法(GSA)易出现早熟收敛问题以及支持向量机(SVM)学习参数难以确定的不足,提出一种基于加速度和速度改进的引力搜索算法(IGSA),利用IGSA算法搜寻SVM最佳学习参数,提出IGSA-SVM预测模型,并同标准GSA算法、粒子群优化(PSO)算法以及GSA-SVM、PSO-SVM模型作对比,以云南省某水文站枯水期1—3月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前43 a和后10 a资料对模型进行训练和预测。结果表明:IGSA算法收敛精度优于标准GSA算法及PSO算法,有效克服了GSA算法早熟收敛问题,具有较好的全局搜索能力、预测精度和泛化能力。     

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。     

基于果蝇优化算法的支持向量机径流预测

为了提高径流预测的精度和可靠性,将支持向量机应用到单因子月径流预测建模中。针对支持向量机模型参数的选择费时费力且效果差的问题,利用全局寻优的果蝇算法优化选择支持向量机的惩罚参数和核参数,提出了基于果蝇算法优化支持向量机参数的FOA-SVM预测模型,并利用新疆某站的月径流历史数据进行了仿真测试。结果表明:与GA-SVM模型和PSO-SVM模型相比,FOA-SVM模型能够提高径流预测的效率与精度。     

支持向量机在饮用水水源地水质评价中的应用

采用回归支持向量机(SVR)和分类支持向量机(SVM)对饮用水水源地水质进行评价。针对支持向量机学习参数难以确定的不足,利用粒子群优化(PSO)算法寻优支持向量机学习参数,提出PSO-SVR及PSO-SVM评价模型,以文山州2014年13个饮用水水源地水质评价为例进行实例研究。结果表明:利用PSO算法寻优支持向量机学习参数可有效提高模型的评价精度和泛化能力。PSO-SVR及PSO-SVM模型对实例水质评价结果相同,各具特点和优势,均可用于相关水质综合评价。     

几种智能优化算法与支持向量机相融合的月径流预测模型及应用

通过10个低维测试函数对混合蛙跳算法(SFLA)、入侵杂草优化(IWO)算法、帝国竞争算法(ICA)、生物地理学优化(BBO)算法和人工蜂群(ABC)算法进行仿真验证及对比分析。针对支持向量机(SVM)学习参数难以确定的不足,利用这5种智能算法搜寻SVM最佳学习参数,提出SFLA、IWO、ICA、BBO和ABC算法与SVM相融合的预测模型,以云南省某水文站枯水期1—3月月径流预测为例进行实例研究。结果表明:1对于低维函数极值寻优问题,SLFA、IWO、ICA、BBO及ABC算法均具有较好的收敛精度和全局寻优能力,尤以SLFA算法的寻优性能为最优;2SLFA-SVM、IWO-SVM、ICA-SVM、BBO-SVM及ABC-SVM模型对实例1—3月月径流均具有较好的预测效果,可满足枯水期月径流预测的精度需求。提出的模型及方法可为相关预测研究提供参考。     

多组群教学优化算法-神经网络-支持向量机组合模型在径流预测中的应用

采用5个标准测试函数对多组群教学优化(MGTLO)算法进行仿真验证,并将仿真结果与基本教学优化(TLBO)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行对比。利用MGTLO算法搜寻基于广义回归神经网络(GRNN)、径向基神经网络(RBF)、支持向量机(SVM)模型单元的组合模型的最佳模型参数和组合权重系数,提出MGTLO-GRNN-RBF、MGTLO-GRNN-SVM、MGTLO-RBF-SVM、MGTLO-GRNN-RBF-SVM 4种组合预测模型,以新疆伊犁河雅马渡水文站和云南省某水文站年径流量预测为例进行了实例分析,并将预测结果与MGTLO-GRNN、MGTLO-RBF、MGTLO-SVM和GRNN、RBF、SVM 6种单一模型的结果进行对比分析。结果表明:MGTLO算法寻优精度优于TLBO、SFLA、DE和PSO算法,具有较好的收敛速度和全局极值寻优能力;组合模型融合了MGTLO算法与GRNN、RBF、SVM模型单元的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于单一模型;MGTLO算法能有效优化各组合模型的相关参数和权重系数,MGTLO-GRNN-RBF-SVM模型预测精度最高。     

混沌序列GA-SVM模型在滑坡监测中的应用

滑坡位移系统的发展演化过程同时包含确定性和随机性,是一个复杂的非线性系统,而混沌理论将确定性分析和随机性分析结合起来,能有效体现滑坡位移系统的非线性特征。在对滑坡位移序列进行混沌分析的基础上,采用预测性能较好的支持向量机(SVM)模型对其位移值进行预测。同时针对SVM模型参数选取困难的缺点,用具有强大全局搜索能力的遗传算法(GA)对其参数进行优化,提出GA-SVM耦合预测模型。最后对实测滑坡位移数据进行分析,并与单独SVM模型和GA-BP模型进行比较,结果表明运用GA-SVM模型进行滑坡位移时间序列预测是可行的,且具有较高的精度。