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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
引用本文:崔东文.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[J].人民珠江,2015,36(3):36-40.
作者姓名:崔东文
作者单位:云南省文山州水务局,云南 文山,663000
摘    要: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.

关 键 词:径流预测  人工鱼群算法  支持向量机  参数优化  枯水期
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