PCA-FSA-MLR模型及在径流预测中的应用研究

为提高径流预报精度,研究提出主成分分析(PCA)、未来搜索算法(FSA)、多元线性回归(MLR)相融合的径流预测模型。利用PCA对样本数据进行降维处理,选取8个标准测试函数在不同维度条件下对FSA进行仿真验证,利用FSA优化MLR常数项和偏回归系数,提出PCA-FSA-MLR径流预测模型,并构建基于PCA降维处理的PCA-LS-MLR、PCA-FSA-SVM、PCA-SVM模型和未经降维处理的FSA-MLR、LS-MLR、FSA-SVM、SVM作对比模型,通过云南省龙潭站年径流及枯水期12月月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)FSA在不同维度条件下均具有较好的寻优精度和全局极值搜索能力;(2)PCA-FSA-MLR模型对龙潭站年径流及12月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为1.63%、3.91%,预测精度均优于其他7种模型,具有更高的预测精度和更强的泛化能力;(3)对于同一模型,经PCA降维处理的预测精度优于未经降维处理的预测精度,PCA数据降维对提升模型预测精度具有帮助。