基于相空间理论和支撑向量回归的入库径流预测

为得到一种适用性强且精度较高的水电站短期入库径流预测方法,研究构建了一种耦合相空间理论和支撑向量回归的日内入库径流预测方法。首先,利用互信息和虚假邻近点理论对入库径流历史数据进行相空间重构;然后,运用网格搜索算法对支撑向量回归模型进行参数率定和模型训练;最后得到径流预测的模型数据集。以三峡水库为例的研究结果表明,3种组合模型相比3种单一模型预测精度(相关系数R²)提升了8.9%～22.2%;所构建的组合模型(PSR-SVR)与3种单一预测模型、其他2种组合预测模型相比能够显著提高整体预测精度,与其他组合模型相比预测精度提高了4.1%～7.2%。方法也验证了相空间重构技术能有效应对混沌特性和还原径流序列的原始演变规律。