自适应变异粒子群算法与支持向量机在农业用水预测中的应用

为提高农业用水预测精度以及改善基本粒子群算法(PSO)的收敛性能,提出基于自适应变异(Adaptive Variation,AV)算法改进的PSO-SVR多元变量农业用水预测模型,以2000-2011年全国农业用水量预测为例进行实例研究。首先,选用3个典型函数测试AVPSO算法性能,并与基本PSO算法比较;其次选取粮食作物播种面积、水灾成灾面积等4个指标作为农业用水预测的影响因子,采用AVPSO算法优化SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建AVPSO-SVR农业用水预测模型,并构建基本PSO-SVR、GA-SVR、GA-BP和传统BP模型作为对比模型;最后,利用实例前8年和后4年资料分别对各模型进行训练和预测。结果表明:1AVPSO算法的全局搜索能力有了明显提高,有效避免了早熟收敛问题。2AVPSO-SVR模型对实例后4年农业用水量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0.48%、0.78%,预测精度及泛化能力均优于PSO-SVR、GA-SVR、GA-BP和传统BP模型,AVPSO算法能有效对SVR惩罚因子C和核函数参数g进行寻优。

Application of AVPSO-SVR and support vector machine to agricultural water prediction