遗传算法与最小二乘支持向量机在年径流预测中的应用

为克服最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数的不足,利用遗传优化算法(GA)选择LSSVM惩罚因子C和核函数参数σ2,构建GA-LSSVM年径流预测模型,并构建LSSVM、GA-BP和传统BP模型作为对比,以云南省河边水文站年径流预测为例进行实例研究,利用实例前30 a和后22 a资料分别对各模型进行训练和预测。结果表明:GA-LSSVM模型对实例后22 a年径流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3.13%、8.66%,预测精度优于LSSVM、GA-BP和传统BP模型。GA算法全局寻优能力强,利用GA算法优化得到的LSSVM学习参数可有效提高LSSVM模型的预测精度和泛化能力。     

回归支持向量机集成模型在年径流预测中的应用

为进一步提高径流预测精度和泛化能力,根据回归支持向量机(SVR)特性及基本原理,提出考虑不同影响因子(输入向量)的SVR集成预测模型,以云南省南盘江西桥站1961—2007年径流预测为例进行实例研究。首先,利用相关分析法选取年径流预测的若干影响因子,依次构建不同影响因子的SVR单一模型对研究实例进行预测,并构建对应的RBF模型作为对比预测模型;然后,采用加权平均和简单平均2种方法对具有较好预测精度和互补性的单一模型的预测结果进行综合集成。结果表明基于SVR的加权平均和简单平均2种集成模型径流预测的平均相对误差绝对值分别为1.27%和1.54%,最大相对误差绝对值分别为2.99%和2.74%,其精度和泛化能力均大幅优于各单一模型以及基于RBF的加权平均和简单平均集成模型,表明加权平均SVR和简单平均SVR集成模型具有较高的预测精度和泛化能力。相对而言,加权平均集成模型赋予了预测效果好的模型更大的权重,预测精度和泛化能力均优于简单平均集成模型。预测模型和方法可为相关预测研究提供参考和借鉴。     

基于改进支持向量机回归的日径流预测模型

日径流预测是水资源优化调度的重要组成部分,日径流预测精度的高低直接影响水资源优化配置的程度。针对日径流序列的特性,研究提出一种改进的支持向量机回归模型,并应用于日径流预测。与基本支持向量机和BP神经网络对比分析的实验结果表明,基于改进支持向量机回归预测模型的日径流预测精度明显高于BP网络,尤其是对于变化剧烈的径流序列表现出较基本支持向量机回归模型更优越的预测性能,为日径流预测分析提供了一种可靠、有效的途径和方法。     

支持向量机在径流预报中的应用探讨

径流的形成是一个涉及到水文、气象及力学等复杂的过程,中间包含降水、蒸发、产流、汇流等复杂过程,还受到地形、地貌、流域下垫面和人类活动等因素影响,其变化非常复杂,作为一种新的机器学习算法,支持向量机在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题,从而得到唯一的全局最优解。尝试将最小二乘支持向量机技术用于径流预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比,证明SVM方法预测径流量精度要优于BP神经网络方法。     

果蝇优化算法与支持向量机在年径流预测中的应用

针对支持向量机(SVM)学习参数难以确定的不足,利用果蝇优化算法(FOA)搜寻SVM学习参数——惩罚因子和核函数参数,提出FOA-SVM预测模型,并构建基于粒子群优化(PSO)算法、遗传优化(GA)算法搜寻SVM学习参数的PSO-SVM和GA-SVM模型作为对比,以云南省董湖站年径流预测进行实例研究。结果表明,FOASVM模型预测精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,具有较高的预测精度和泛化能力。     

相关向量机及其在径流预测中的应用

介绍了贝叶斯框架下相关向量机的基本理论,并利用其对黄河某水文站的年径流与月径流量进行了预测。结果表明：在年径流预测方面,取高斯核函数的宽度值为2.0时,预测效果较为理想;在月径流预测方面,各个月检验阶段和拟合阶段的相对误差全部在10%以内,平均相对误差在2%以内,预测效果较好。     

相空间重构支持向量机在径流模拟中的应用研究

将相空间重构理论引入月径流模拟中,利用C-C算法进行相空间重构,将一维径流时间序列拓展为多维,基于交叉验证支持向量机(CV-SVM)原理及方法,构建以相空间重构理论与支持向量机相结合的径流时间序列模拟模型,并构建传统BP、双隐层BP及GA-BP径流时间序列模拟模型作为对比模型,以盘龙河龙潭寨月径流时间序列为例进行分析。结果显示:基于相空间重构理论的CV-SVM模拟模型能较好地处理复杂的径流序列,在长达200个月的测试样本模拟中,平均相对误差e MRE、最大相对误差e MaxRE分别为0.571 7%,5.526 7%,决定系数DC和合格率QR分别为0.999 9和100%。表明该模型具有较高的泛化能力和模拟精度,模拟效果明显优于传统BP、双隐层BP模型,甚至优于GA-BP模型;表明研究建立的基于相空间重构理论的CV-SVM模型用于径流模拟是合理可行的,可为径流模拟提供方法和参考。     

支持向量机在乌龙矶站径流预测中的应用研究

潘家口水库是海河流域的重要水源地之一,科学预测其来水量可以为流域的水量调度、水资源保护、水资源规划与管理等提供工作依据.利用潘家口水库上游主要控制站——乌龙矶水文站的实测资料,将成熟的预测方法和新技术应用到基于支持向量机的径流预测模型,以期为潘家口水库优化调度和合理使用提供可靠的水文信息,提高其经济效益和社会效益.     

加权平均集成模型在径流预测中的应用

针对单一预测模型泛化能力不强、误差稳定性能较差等局限性,基于遗传算法优化支持向量机、遗传算法优化BP神经网络、径向基神经网络三种单一预测模型的预测结果,建立了径流量预测的加权平均集成模型,并将其用于预测黄河上游唐乃亥水文站的年、月径流量。结果表明:加权平均集成模型集成了各单一预测模型的优点,在预测精度、泛化能力以及稳定性能方面均优于单一预测模型。     

多组群教学优化算法-神经网络-支持向量机组合模型在径流预测中的应用

采用5个标准测试函数对多组群教学优化(MGTLO)算法进行仿真验证,并将仿真结果与基本教学优化(TLBO)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行对比。利用MGTLO算法搜寻基于广义回归神经网络(GRNN)、径向基神经网络(RBF)、支持向量机(SVM)模型单元的组合模型的最佳模型参数和组合权重系数,提出MGTLO-GRNN-RBF、MGTLO-GRNN-SVM、MGTLO-RBF-SVM、MGTLO-GRNN-RBF-SVM 4种组合预测模型,以新疆伊犁河雅马渡水文站和云南省某水文站年径流量预测为例进行了实例分析,并将预测结果与MGTLO-GRNN、MGTLO-RBF、MGTLO-SVM和GRNN、RBF、SVM 6种单一模型的结果进行对比分析。结果表明:MGTLO算法寻优精度优于TLBO、SFLA、DE和PSO算法,具有较好的收敛速度和全局极值寻优能力;组合模型融合了MGTLO算法与GRNN、RBF、SVM模型单元的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于单一模型;MGTLO算法能有效优化各组合模型的相关参数和权重系数,MGTLO-GRNN-RBF-SVM模型预测精度最高。     

免疫粒子群算法与支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

针对支持向量机(SVM)最佳算法参数难以确定以及基本粒子群算法(PSO)易陷入局部极值等不足,提出免疫粒子群算法(IAPSO),利用IAPSO算法搜寻SVM学习参数,构建IAPSO-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GA-SVM模型作为对比,以云南省某水文站枯水期月径流预测为例进行实例研究,利用实例前43年和后10年资料对模型进行训练和预测。结果表明:IAPSO-SVM模型对实例后10年枯水期1-3月月均径流预测的平均相对误差绝对值分别为3.32%、6.52%和6.55%,精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,表明IAPSO-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。IAPSO算法利用浓度选择机制及免疫接种原理,改进了基本粒子群优化算法的全局寻优能力和收敛速度,具有较强的全局寻优能力。利用IAPSO算法优化得到的SVM学习参数可有效提高SVM模型的预测精度和泛化能力。     

基于改进相空间重构原理的支持向量机月径流模拟

基于交叉验证支持向量机(CV-SVM)原理及方法,构建以相空间重构理论与支持向量机相结合的径流时间序列模拟模型。针对相空间重构中确定延迟时间τ和嵌入维数m的方法众多,且各方法确定结果不尽相同等缺点,本文采用试凑的方法,在延迟时间τ和嵌入维数m取值范围为2～10内依次构建81个基于相空间重构理论的CV-SVM月径流模拟模型,以南利河董湖站月径流模拟为例进行分析,确定最佳延迟时间τ和嵌入维数m,并与自相关函数法等相关延迟时间τ和嵌入维数m的确定方法确定结果进行比较,旨在探寻延迟时间τ和嵌入维数m对月径流模拟精度的影响及其规律,为基于时间序列的水文模拟及预测预报提供方法和参考。     

WPSO-SVR耦合日径流预测模型研究及应用

针对径流时间序列过程的高度非线性,将小波分析方法、粒子群优化算法与支持向量回归相结合,建立了小波-粒子群-支持向量回归耦合日径流预测模型(WPSO-SVR)。该模型充分挖掘小波分析的多分辨功能和支持向量回归的非线性逼近能力,应用小波分析方法将日径流时间序列分解为不同频段的子序列,将重构后的序列作为模型的输入,利用粒子群全局搜索能力实现模型参数寻优,得到最佳模型参数,构建模型,并将该模型应用于金沙江中游石鼓站日径流预测。结果表明,该模型的预测效果明显优于单一支持向量回归模型,在日径流预测中具有较强的适应性。     

基于支持向量机的水流挟沙力预测研究

本文阐述了支持向量机（SVM）的基本原理及特性,提出了基于SVM的水流挟沙力研究方法,并对30组高、中、低含沙量的水槽试验资料进行训练,训练值与实测值符合较好,再用训练好的SVM模型对4组试验数据进行了预测,预测结果与实测值相差较小。理论分析和实例结果验证了基于SVM的水流挟沙力研究方法比BP神经网络法具有更高的预测精度和可靠性。     

基于改进的神经网络与支持向量机的小流域日径流量预测研究

数据驱动水文模型可以在不考虑复杂物理过程的情况下,实现对数据种类较少的小流域日径流量的准确预测。本研究基于安徽省黄山市月潭水文监测站点2009-2012年的日径流量监测数据,分别构建粒子群寻优算法改进的神经网络(PSO-BPNN)以及支持向量机(PSO-SVM)模型。通过进行不同形式的模型结果比较发现,两类模型均有较好的拟合能力及泛化能力,其中基于三日流量数据的(PSO-SVM)模型具有最优模拟结果,可以考虑用于月潭流域日径流量的预测,实现流域内水资源的合理配置以及相关灾害的预防。     

支持向量机在水文气象中的应用

根据1951～2004年丹江口水库流域流量资料及国家气候中心的74项大气环流与海温资料等,利用支持向量机并采用遥相关挑选因子与预报对象一一相对应的距平拟合率,建立了丹江口水库流域不同季节的流量预测模型。小样本量交叉验证和实例预报的结果表明:预测模型是具有良好的稳定性,运算速度比传统的预报方法大大加快。     

基于GA参数优选的ε-SVR地下水位预测方法

选择径向基核函数建立地下水位ε-SVR预测模型,基于遗传算法实现惩罚因子C、核函数参数γ和不敏感损失函数参数ε的自适应优选,并运用建立的模型对某地傍河试验井地下水位进行预测.结果表明:基于GA参数优选的ε-SVR模型对训练样本的拟合误差平方和仅为0.0022,回归系数达到0.9933,检验样本拟合结果平均相对误差仅为1...     

小波网络模型在年径流预测中的应用

结合人工神经网络（ANN）的较强非线性逼近功能和自学习、自适应特点。充分发挥两者优势，将小波分析与人工神经网络进行耦合（即小波网络模型）。将非线性时间序列实行小波变换．再以小波变换序列作为ANN的输入、原始时间序列作为ANN的输出，最后训练网络并进行预测。