基于WT-HBBO-RBF模型的年径流时间序列预测

利用4个基准函数对HBBO进行仿真测试；采用WT分解处理年径流时序数据；通过突变点检测方法Mann-Kendal(M-K)划分训练、预测样本，构建RBF适应度函数，利用HBBO优化RBF神经网络输出层权值、基函数中心和隐含层节点宽度，建立WT-HBBO-RBF模型，并构建WT-HBBO-SVM、WT-HBBO-BP、WT-RBF、WT-SVM、WT-BP、HBBO-RBF、HBBO-SVM、HBBO-BP作为对比分析模型。以云南省龙潭站、落却站年径流时间序列预测实例对模型进行验证的结果表明，HBBO具有较好的寻优精度及全局搜索能力；WT-HBBO-RBF模型对龙潭站、落却站年径流时间序列预测误差小于其他对比模型，具有较好的预测精度和泛化能力；HBBO能有效优化RBF神经网络输出层权值、基函数中心和隐含层节点宽度，提高RBF神经网络预测性能；WT能科学降低径流序列的复杂性，提高预测精度。