基于混合核SHTS-SVM的年径流预测

为提高年径流预测精度,利用同热传递搜索(SHTS)算法对混合核支持向量机(SVM)关键参数和混合权重系数进行优化,提出混合核SHTS-SVM年径流预测模型。通过6个不同维度的标准测试函数对SHTS算法进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法进行对比验证。利用两个年径流预测算例对混合核SHTS-SVM模型进行实例验证,并与多项式核SHTS-SVM、高斯核SHTS-SVM及SHTS-BP模型预测结果进行对比。结果表明:SHTS算法寻优精度优于TLBO、GWO优化算法,具有较好的极值寻优能力和稳健性能。混合核SHTS-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。     

基于GEO-RVM模型的枯水期月径流预报研究

为提高枯水期月径流预测精度,研究提出金雕优化(GEO)算法与相关向量机(RVM)相融合的预测方法。基于云南省某水文站67 a的径流资料,选取预报月之前具有较好相关性的月径流作为预报影响因子,通过主成分分析(PCA)对影响因子进行降维处理,利用GEO算法优化RVM核宽度因子和超参数,建立GEO-RVM模型对该站枯水期11月、12月和次年1—4月月径流进行预报,预报结果与基于GEO算法优化的支持向量机(SVM)模型(GEO-SVM)作对比。结果表明：GEO-RVM模型对实例11月、12月和次年1—4月月径流预报的平均相对误差分别为8.59%、7.34%、5.97%、6.07%、5.99%、5.04%,预报精度优于GEO-SVM模型。GEO算法能有效优化RVM核宽度因子和超参数,GEO-RVM模型具有较好的预报精度,将其用于枯水期月径流预报是可行的。     

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。     

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。     

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。     

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。     

PCA-FSA-MLR模型及在径流预测中的应用研究

为提高径流预报精度,研究提出主成分分析(PCA)、未来搜索算法(FSA)、多元线性回归(MLR)相融合的径流预测模型。利用PCA对样本数据进行降维处理,选取8个标准测试函数在不同维度条件下对FSA进行仿真验证,利用FSA优化MLR常数项和偏回归系数,提出PCA-FSA-MLR径流预测模型,并构建基于PCA降维处理的PCA-LS-MLR、PCA-FSA-SVM、PCA-SVM模型和未经降维处理的FSA-MLR、LS-MLR、FSA-SVM、SVM作对比模型,通过云南省龙潭站年径流及枯水期12月月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)FSA在不同维度条件下均具有较好的寻优精度和全局极值搜索能力;(2)PCA-FSA-MLR模型对龙潭站年径流及12月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为1.63%、3.91%,预测精度均优于其他7种模型,具有更高的预测精度和更强的泛化能力;(3)对于同一模型,经PCA降维处理的预测精度优于未经降维处理的预测精度,PCA数据降维对提升模型预测精度具有帮助。     

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。     

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.     

基于阴阳对算法优化的随机森林与支持向量机组合模型及径流预测实例

提出一种基于阴阳对(YYPO)算法优化的随机森林(RF)与支持向量机(SVM)组合预测方法,利用YYPO算法对RF、SVM关键参数和组合权重系数进行优化,构建YYPO-RF-SVM预测模型,并与YYPO-RF、YYPO-SVM模型及RF、SVM模型作对比分析,以某水文站年径流预测为例进行实例研究。利用实例前30 a、中间14 a和后10 a资料对YYPO-RF-SVM等5种模型进行训练、检验和预测。结果表明,YYPO-RF-SVM模型对实例训练、检验和预测的平均相对误差绝对值分别为2.76%、4.64%、3.02%,精度均高于YYPO-RF等4种模型。YYPO-RF-SVM模型具有更高的预测精度和泛化能力,可为水文预测预报和相关预测研究提供参考和借鉴。     

基于奇异谱分析与梯度优化算法优化的RVM、SVM月径流预测研究

基于序列分解—参数优化—分项预测—结果叠加思想,构建奇异谱分析（SSA）-梯度优化（GBO）算法与相关向量机（RVM）、支持向量机（SVM）集成的中长期月径流预测模型。首先采用SSA方法对实例月径流数据进行处理,提取多个独立的子序列;其次介绍GBO算法原理,基于6个典型函数对GBO算法进行仿真测试。利用GBO算法优化RVM核宽度因子和超参数、SVM惩罚因子和核函数参数,分别建立SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型对各子序列进行预测,叠加后作为最终月径流预测结果;最后以云南省龙潭站65年共780个月月径流预测为例,选取实例前53年作为训练样本,后10年共120个月作预测样本对SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型进行检验。结果表明:GBO算法在不同维度条件下寻优效果优于MPA、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型对实例120个月月径流预测的平均绝对百分比误差分别为6.20%、7.82%,平均绝对误差分别为0.88、1.00 m³/s,纳什系数分别为0.992 6、0.991 3,均...     

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SMA-LSSVM的径流中长期预测

径流中长期预测对防洪减灾和提高水资源利用效率极为重要。为解决预测模型参数对预测精度的影响,提出一种基于黏菌算法(SMA)优化LSSVM的径流中长期预测模型。首先,选取5个标准测试函数,对比在不同维度条件下SMA和PSO算法的仿真结果;其次,利用SMA优化LSSVM的惩罚参数和核参数,并构建LSSVM、PSO-LSSVM对比模型;最后,通过漫湾水电站水库入库月径流和莺落峡水文站月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明,SMA-LSSVM模型相比LSSVM、POS-LSSVM模型,对漫湾站月径流预测的均方误差分别降低了29.26%、7.42%,对莺落峡站月径流预测的均方误差分别降低了32.61%、6.61%,预测精度更高。提出的SMA-LSSVM模型综合预测性能更好,也为中长期径流预测提供了一种新方法。     

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n阶多项式改进退水曲线的枯水期径流预测方法

针对退水曲线公式中消退系数随时间逐渐递增的关系,提出用n阶多项式函数曲线拟合消退系数,构建了基于n阶多项式的改进退水曲线预测模型,通过比较各模型预测值平均偏差率选取最佳预测模型,并结合典型年法给出了枯水期径流预测的具体步骤。以澜沧江流域功果桥水电站为实例,对枯水期进行了30天的逐日径流预测,取最小平均偏差率值对应的二阶多项式改进退水曲线作为最佳模型,预测效果良好。     

遗传算法与最小二乘支持向量机在年径流预测中的应用

为克服最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数的不足,利用遗传优化算法(GA)选择LSSVM惩罚因子C和核函数参数σ2,构建GA-LSSVM年径流预测模型,并构建LSSVM、GA-BP和传统BP模型作为对比,以云南省河边水文站年径流预测为例进行实例研究,利用实例前30 a和后22 a资料分别对各模型进行训练和预测。结果表明:GA-LSSVM模型对实例后22 a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3.13%、8.66%,预测精度优于LSSVM、GA-BP和传统BP模型。GA算法全局寻优能力强,利用GA算法优化得到的LSSVM学习参数可有效提高LSSVM模型的预测精度和泛化能力。     

果蝇优化算法与支持向量机在年径流预测中的应用

针对支持向量机(SVM)学习参数难以确定的不足,利用果蝇优化算法(FOA)搜寻SVM学习参数——惩罚因子和核函数参数,提出FOA-SVM预测模型,并构建基于粒子群优化(PSO)算法、遗传优化(GA)算法搜寻SVM学习参数的PSO-SVM和GA-SVM模型作为对比,以云南省董湖站年径流预测进行实例研究。结果表明,FOASVM模型预测精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,具有较高的预测精度和泛化能力。     

基于多组群教学优化的随机森林预测模型及应用

为有效提高水文预测预报精度,提出了一种基于多组群教学优化(MGTLO)的随机森林(RF)预测方法,利用MGTLO算法对RF两个关键参数进行优化,构建MGTLO-RF预测模型,并与基于MGTLO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络两种常规预测模型作对比分析。以云南省龙潭站月径流和年径流预测为例进行实例研究,利用前44 a和后10 a资料对MGTLO-RF等3种模型进行训练和预测。结果表明:所提出的MGTLO-RF模型具有更好的预测精度和泛化能力,可作为水文预测预报和相关预测研究的一种有效工具。     

基于小波分解及Arima误差修正的径流预测模型及应用

为改善传统径流预测模型对随机性时间序列的预测效果并不理想的现状,构建基于小波分解及Arima误差修正的径流预测模型。应用小波分解法将径流时间序列进行分解和重构,使非平稳、随机性的径流时间序列平稳化,对数据样本预处理后建立以相关向量机(RVM)为理论基础的径流预测模型,并采用改进粒子群算法进行核函数全局寻优,最后对模型拟合残差进行Arima误差修正。通过实例计算得到传统支持向量机(SVM)模型、RVM模型和径流预测模型的预测值平均误差分别为8.60%,9.02%和3.64%。结果表明:通过小波分解及重构方法对非平稳时间序列的预处理可有效提高预测精度,同时Arima误差修正也有很好的效果,相比于SVM模型、RVM模型,基于小波分解及Arima误差修正的径流预测模型具有更高的预测精度,在实际工程中具有一定的可行性。     

基于不同核函数的SVM用于径流预报的比较

为提高径流预报的预测精度,分别采用基于RBF、ERBF的核函数对碧流河水库的年径流量建立了SVM回归模型。径流预报结果表明:基于ERBF核函数的SVM回归方法的预报误差、均方误差均比基于RBF核函数的SVM回归方法的结果小,径流预测精度也高于基于RBF核函数的SVM方法的结果。