基于粒子群优化支持向量机的径流预测模型研究

径流预测的精度关系到研究地区的水资源开发利用.为了提高径流预测的精度,将基于统计学理论的模式识别方法支持向量机引入到径流预测模型中.支持向量机中有2个参数惩罚因子C和核参数,这2个参数的选择对支持向量机的模型结构有重要的影响.为了准确地找到支持向量机的参数,将全局寻优的粒子群算法引入到支持向量机的2个参数优化中来.实例研究表明,粒子群优化支持向量机模型能够提高径流预测的精度.     

支持向量机的混沌序列预测模型及在径流中应用

混沌和支持向量机理论为研究复杂多变的非线性水文时间序列开辟了新的途径。给出了应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性的预测建模的思路、特点及关键参数的选取。根据重构相空间理论对月径流过程进行相空间的重构,探讨了支持向量机混沌时间序列非线性预测模型在月径流预测中的应用,在支持向量机建模过程中引入了经向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文数据序列,且有较好的预测精度。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于改进支持向量机回归的日径流预测模型

日径流预测是水资源优化调度的重要组成部分,日径流预测精度的高低直接影响水资源优化配置的程度。针对日径流序列的特性,研究提出一种改进的支持向量机回归模型,并应用于日径流预测。与基本支持向量机和BP神经网络对比分析的实验结果表明,基于改进支持向量机回归预测模型的日径流预测精度明显高于BP网络,尤其是对于变化剧烈的径流序列表现出较基本支持向量机回归模型更优越的预测性能,为日径流预测分析提供了一种可靠、有效的途径和方法。     

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。     

基于改进相空间重构原理的支持向量机月径流模拟

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。针对相空间重构中确定延迟时间τ和嵌入维数m的方法众多,且各方法确定结果不尽相同等缺点,本文采用试凑的方法,在延迟时间τ和嵌入维数m取值范围为2～10内依次构建81个基于相空间重构理论的CV-SVM月径流模拟模型,以南利河董湖站月径流模拟为例进行分析,确定最佳延迟时间τ和嵌入维数m,并与自相关函数法等相关延迟时间τ和嵌入维数m的确定方法确定结果进行比较,旨在探寻延迟时间τ和嵌入维数m对月径流模拟精度的影响及其规律,为基于时间序列的水文模拟及预测预报提供方法和参考。     

基于蚁群优化的支持向量机风速预测模型研究

由于风速的随机性大,预测的准确度不高,针对这种现象,基于支持向量机理论建立了风速预测模型,同时针对支持向量机参数的选取尚无有效的方法,尝试应用蚁群算法来优化参数的选取。以某风场连续5 d的实测风速为研究对象,选取前4 d的实测风速(采样间隔30 min),应用风速预测模型对第5天的48个风速值进行预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为9.77%,预测效果比较理想。验证了应用蚁群优化算法理论与支持向量机理论进行风速预测的可行性,可为风速的长期预测、风力发电功率预测和风电场规划选址等提供理论指导。     

支持向量机在径流预报中的应用探讨

径流的形成是一个涉及到水文、气象及力学等复杂的过程,中间包含降水、蒸发、产流、汇流等复杂过程,还受到地形、地貌、流域下垫面和人类活动等因素影响,其变化非常复杂,作为一种新的机器学习算法,支持向量机在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题,从而得到唯一的全局最优解。尝试将最小二乘支持向量机技术用于径流预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比,证明SVM方法预测径流量精度要优于BP神经网络方法。     

支持向量机在中长期径流预报中的应用

本文探索了支持向量机在中长期径流预报中的应用。在支持向量机建模过程中引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程,并应用SCE-UA算法辨识支持向量机的参数。在SCE-UA搜索过程中进行了指数变换,以快速准确的找到最优参数。与人工神经网络模型预报结果比较显示,该模型能提高径流中长期预报的精度。     

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。     

动态自适应粒子群优化算法与最小二乘支持向量机在年径流预测中的应用

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数以及基本粒子群优化算法(PSO)存在早熟收敛等弊端,通过对PSO惯性因子、加速因子以及粒子飞行速度进行动态调整,以及借鉴遗传算法变异思想引入自适应变异算子,对PSO算法进行改进,提出动态自适应粒子群优化算法(DAPSO),利用DAPSO算法优化选择LSSVM惩罚因子和核函数参数,构建DAPSO-LSSVM年径流预测模型,并与PSO算法优化选择LSSVM学习参数的PSO-LSSVM模型以及GA-BP、RBF、BP模型作为对比,以云南省某水文站年径流预测为例进行实例研究,利用实例前30年和后17年资料分别对各模型进行训练和预测。结果表明DAPSO-LSSVM模型对实例后17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3.31%、5.95%,预测精度优于PSO-LSSVM模型,大幅优于GA-BP、RBF和BP模型。DAPSO算法全局寻优能力强、收敛速度快,稳健性能好,利用DAPSO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。     

基于混沌小波与支持向量机的径流预测

以淮河流域沙颍河水系沙河和澧河上游的水库为例,建立了月均流量的混沌小波支持向量机组合预报模型,充分利用了混沌分析的相空间重构、小波分析的多分辨率功能以及支持向量机的非线性逼近能力,并采用NSE、PBIAS和RSR对组合预测模型进行了评价。结果表明:混沌小波支持向量机组合预测模型的识别期和验证期模拟精度均较高,均优于混沌支持向量机模型。     

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。     

基于PCA和支持向量机的径流预测应用研究

影响径流量的因素很多,并且这些因素与径流量之间存在着复杂的非线性关系。将主成分分析和支持向量机相结合,首先进行特征提取,降低数据维数,获取数据的主要信息;然后利用支持向量机建立径流预测模型,取得了非常好的效果。并与支持向量机回归模型进行了比较,结果表明该方法具有更好的预测精度,值得推广。     

基于支持向量机的中长期入库径流预报

采用基于支持向量机的预测模型对水库中长期入库径流进行预报,建立径流预报的SVM模型。预报因子的优劣决定着预测精度的高低。为了提高预报精度,尝试采用模糊优选法对预报因子进行优选。将所建模型应用于新疆雅马渡站的径流预测中,并与没有进行预报因子优选的SVM模型进行比较。结果表明,进行预报因子优化后的SVM模型明显提高了径流的预报精度,具有更好的应用价值。