共查询到20条相似文献,搜索用时 0 毫秒
1.
采用最小二乘支持向量机的方法,利用李桥水库1977-2004年的径流资料,对其2005-2011年的径流量进行预测。分析结果表明2005-2011年的预测径流量距平百分率在±10%之间,符合预测精度要求。 相似文献
2.
3.
4.
5.
6.
径流预测是水资源管理的基础,其准确性直接影响水资源优化调度的成果。本文针对径流时间序列的内在周期特性,引入一种基于总体经验模态分解(EEMD)的LSSVM组合预测模型,并提出一种基于动态逼近局部搜索粒子群的LSSVM参数寻优方法。基于分解一重构原则,论文首先利用总体经验模式分解法对径流系列进行周期分量提取,然后应用基于参数寻优的LSSVM模型对各分量进行预测和重构。以澧水流域江垭站的年径流预测为例进行模型检验,通过三种预测模型的结果对比,验证了本文组合预测模型的可靠性。 相似文献
7.
代兴兰 《水资源与水工程学报》2014,25(6):231-235
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。 相似文献
8.
魏胜 《水资源与水工程学报》2015,26(2):135-138
鉴于支持向量机(SVM)最佳算法参数难以确定的不足,利用模拟退火算法(SA)搜索SVM学习参数,提出SA-SVM预测模型,并与基于遗传算法(GA)搜索SVM学习参数的GA-SVM模型作对比,以云南省龙潭站枯水期1-3月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:SA-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3.11%、4.93%和6.75%,精度优于GA-SVM模型,表明SA-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。SA算法通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性,有效避免了算法陷入局部极值并最终趋于全局最优。 相似文献
9.
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。 相似文献
10.
风电功率预测对于风电接入电网后上网限电有非常重要作用,同时也对风电的市场竞争力有很大的支持效应。从现阶段风电功率负荷预测的现状出发,在研究当前风速预测方法和预测效果的基础上提出用LSSVM来进行风速的预测方法,与其他几种风速预测方法的误差进行比较表明,LSSVM在预测风速方面具有一定的优越性。经过实例测算表明,效果较为理想。 相似文献
11.
支持向量机(SVM)学习参数存在选择范围大,盲目搜索花耗时间多、代价大,且难以获得最佳参数等问题.针对该问题利用人工鱼群算法(AFSA)搜寻SVM学习参数,提出AFSA-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GA-SVM模型作对比.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30年、中间20年和后3年资料对模型进行训练、检验和预测.结果表明:AFSA-SVM模型对实例中间20年和后3年枯水期月径流预测的平均相对误差绝对值分别为5.04%、3.62%(5次平均),精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,表明AFSA-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力.AFSA算法具有全局寻优能力强、简单易实现、对初值参数选择不敏感等优点,利用AFSA算法优化得到的SVM学习参数有利于提高SVM模型的预测精度和泛化能力. 相似文献
12.
降水量的准确预测对于干旱地区的水资源综合利用、抗旱减灾有重要意义。引入基于粒子群算法进行参数寻优的最小二乘支持向量机模型(PSO-LSSVM),构建考虑7a周期的年降水样本及考虑季节性特征的月降水样本,建立干旱区年、月尺度下的中长期降水预测模型,并应用新疆阿勒泰地区1960—2013年实测降水序列,验证模型的适用性。结果表明基于粒子群算法与最小二乘支持向量机的中长期降水预测模型预测精度高,泛化能力强,能有效地预测新疆阿勒泰地区年、月降水量。该模型为干旱区中长期降水预测提供了一种可靠的研究思路与方法。 相似文献
13.
为优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型参数,提高中长期径流预报精度,建立了基于FA-SVM的中长期径流预报模型。该模型以样本中训练期均方差最小为目标函数,利用萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对支持向量机主要参数(惩罚系数C、核函数参数g和不敏感损失系数ε)进行了优化。以岷江上游的紫坪铺水库为例,运用小波去噪法对各月径流序列进行数据预处理后,利用FA-SVM模型与BP神经网络模型进行了中长期径流预报。结果表明:(1)运用小波阈值法能够较好地滤除各月径流序列的系统噪声和测量噪声;(2) FA-SVM模型中长期径流预测效果较好,预报精度等级均在丙级以上;(3) FA-SVM模型的预报效果优于BP神经网络模型。 相似文献
14.
李代华 《水资源与水工程学报》2021,32(1):97-102
为提高径流预测精度,研究主成分分析(PCA)、斑鬣狗优化(SHO)算法与支持向量机(SVM)、BP神经网络相融合的预测方法.在样本数据筛选上选取PCA方法进行数据降维,使数据样本简洁且更具代表性.利用SHO算法优化SVM关键参数及BP神经网络权阈值,分别提出PCA-SHO-SVM、PCA-SHO-BP径流量预测模型,并... 相似文献
15.
基于KPCA-PSO-SVM的径流预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高径流预测模型的准确性与稳定性,对KPCA-PSO-SVM的径流预测方法进行了研究。在分析径流影响因素的基础上,利用核主成分分析(KPCA)法对径流影响因子进行非线性特征提取,获得主成分作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立了径流预测SVM模型,其中模型参数通过粒子群算法(PSO)进行优化。模型建立后,以新疆伊犁河雅马渡站中长期径流预测为例进行分析。预测分析结果表明,在拟合和检验阶段模型的平均相对误差分别为0.77%和7.64%,与其他预测模型比较,基于KPCA-PSO-SVM方法建立的径流预测模型有较好的预测和泛化能力,是一种行之有效的中长期径流预测方法。 相似文献
16.
将最小二乘支持向量机(LSSVM)回归方法用于短期用水量的预测,对传统参数选择方法进行改进,提出通过分层交叉验证来确定最优参数,构建短期(日)用水量等维信息一步预测模型.将试验结果与季节性指数平滑法进行了比较分析,表明了该方法用于短期用水量预测的可行性和有效性. 相似文献
17.
径流预测的精度关系到研究地区的水资源开发利用.为了提高径流预测的精度,将基于统计学理论的模式识别方法支持向量机引入到径流预测模型中.支持向量机中有2个参数惩罚因子C和核参数,这2个参数的选择对支持向量机的模型结构有重要的影响.为了准确地找到支持向量机的参数,将全局寻优的粒子群算法引入到支持向量机的2个参数优化中来.实例研究表明,粒子群优化支持向量机模型能够提高径流预测的精度. 相似文献
18.
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。 相似文献
19.
基于最小二乘支持向量机的降雨量预测 总被引:8,自引:0,他引:8
鉴于降雨量受众多因素的影响和具有复杂的非线性特点,提出将最小二乘支持向量机用于预测降雨量.最小二乘支持向量机(LSSVM)基于结构风险最小化,能够较好地协调经验风险最小化和学习机器VC维之间的关系,并且LSSVM在支持向量机(SVM)的基础上,通过将价值函数改为最小二乘价值函数,以及用等式约束代替不等式约束,将求解的二次规划问题转化线性方程组求解,采用径向基核函数,得到LSSVM模型的待定参数比标准支持向量机少,仅为2个.在Matlab环境下建立了最小二乘支持向量机的降雨预测模型.经实例验证,该模型收敛速度快、预测精度高.与基于RBF神经网络的降雨量模型相比,基于最小二乘支持向量机的降雨量模型具有更强的预测能力. 相似文献
20.
支持向量机在径流中长期预报的应用中,普遍采用网格搜索法率定其参数,存在耗时较长、参数选取不当而导致预报精度低等问题,针对该问题提出了一种基于遗传算法的支持向量机模型,该模型结合遗传算法收敛速度快的特点对支持向量机参数进行优化选择,实现参数的全局自动化选取。应用乌江流域某电站的径流预报结果显示,相对于基于网格搜索参数寻优的支持向量机模型及神经网络模型,基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型预报精度更高,泛化能力更强。更多还原 相似文献