基于海鸥优化算法的相关向量机模型在径流预测中的应用

为提高径流预测精度,提出了基于海鸥优化算法(SOA)的相关向量机(RVM)径流预测模型(SOARVM)。选取4个标准测试函数对SOA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,利用SOA优化RVM核宽度因子和超参数,建立SOA-RVM径流预测模型,利用云南省龙潭站年径流及枯水期1～3月月径流预测对SOA-RVM模型进行验证,并将预测结果与RVM、SOA-SVM、SVM、SOA-BP、BP模型进行比较。结果表明,SOA在不同维度条件下仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;SOA-RVM模型对实例年径流和1～3月月径流预测的平均相对误差分别为1.77%、4.46%、5.40%、4.03%,预测精度优于RVM、SOA-SVM、SVM、SOA-BP、BP模型。可见SOA-RVM模型具有更好的预测精度,可用于径流预测研究。