| 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 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
