基于 PSO-SVR 的丹江口年径流预报

目前应用于丹江口水库年径流预报的方法主要为物理统计和人工神经网络(ANN)等方法,但这些方法普遍存在预报精度不高和稳定性不强等缺点。选择回归支持向量机(SVR)模型应用于丹江口水库年径流预报,针对惩罚系数C、核参数σ和不敏感损失系数ε三个参数在实际赋值过程中存在计算量大、难以得到最优值等问题,将粒子群优化算法(PSO)加入到SVR模型中,建立PSO-SVR模型,实现了参数的自动优选。结果表明,PSO-SVR模型较之SVR模型,提高了预报精度;较之ANN模型,稳定性更强,可信度更高。该模型具有较好的应用价值,可为南水北调中线工程调度方案制定提供一定的参考依据。     

基于KPCA-PSO-SVM的径流预测研究

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。     

基于PCA和支持向量机的径流预测应用研究

影响径流量的因素很多,并且这些因素与径流量之间存在着复杂的非线性关系。将主成分分析和支持向量机相结合,首先进行特征提取,降低数据维数,获取数据的主要信息;然后利用支持向量机建立径流预测模型,取得了非常好的效果。并与支持向量机回归模型进行了比较,结果表明该方法具有更好的预测精度,值得推广。     

基于EEMD-AR模型的丹江口水库年径流随机模拟与预报

基于水库历史年入库径流序列组分分析和识别,采用线性趋势回归检验法、有序聚类法、方差线谱法等方法,推求出序列趋势项、跳跃项及周期项等确定性成分,提出基于集合经验模态分解法(EEMD方法)的水库年径流自回归随机模拟模型(EEMD-AR),并应用于丹江口水库的年径流随机模拟和预报中。通过EEMD分解,解决了当丹江口水库历史年径流序列为非平稳序列时不能直接应用自回归模型(AR)进行随机模拟和预报的问题。模拟结果表明,EEMD-AR模型能较好地模拟丹江口水库年径流序列并保持原历史序列的统计特性,且模型预报精度符合要求。     

基于粒子群优化支持向量机的径流预测模型研究

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.     

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。     

考虑上游来水影响的中长期径流预报

雅砻江流域地面气象站点不足、分布不均,难以获得精确的流域面降雨资料,加之传统中长期径流预报模型泛化能力有限,中长期径流预报存在较大瓶颈。充分考虑流域水库间的物理联系,基于上下游水库流量变化在时空上的相似性,对1957年～2020年锦屏一级水库和二滩水库的历史月径流数据进行主成分分析,使用BP人工神经网络、随机森林和支持向量回归3种机器学习方法建立3种径流预报模型,通过决定系数R²,合格率Q_R以及平均相对误差MRE三项指标构成的评价体系对预测结果进行评估。结果表明,上游水库对于下游水库的入库流量具有显著影响,且3种模型在二滩水库中长期径流预报上均具有较好的预报效果(R²>0.8、Q_R>0.7、MRE<0.2)。随机森林模型模拟效果整体优于BP人工神经网络和支持向量回归模型,3种模型均具有较好的实用性,能为流域水资源精细化调度及科学管理提供数据基础。     

基于支持向量机的中长期入库径流预报

采用基于支持向量机的预测模型对水库中长期入库径流进行预报,建立径流预报的SVM模型。预报因子的优劣决定着预测精度的高低。为了提高预报精度,尝试采用模糊优选法对预报因子进行优选。将所建模型应用于新疆雅马渡站的径流预测中,并与没有进行预报因子优选的SVM模型进行比较。结果表明,进行预报因子优化后的SVM模型明显提高了径流的预报精度,具有更好的应用价值。     

基于支持向量回归机的长期径流预报 及不确定性分析

根据汉江流域皇庄站1981-2008年逐月径流量与1980-2007年逐月74项环流指数、北太平洋海温场、500hPa高度场的相关关系,利用逐步回归挑选预报因子,构建基于遗传算法的支持向量回归机模型(GA-SVR),并对2009-2013年逐月径流量进行预报;结果表明,径流预报精度较高,汛期平均相对误差在30%以内,非汛期、年总量平均相对误差在20%以内,均优于随机森林和多元线性回归模型。将GA-SVR模型的预报结果作为概率预报的基础,采用贝叶斯理论中的水文不确定性处理器(HUP)对预报的可靠度进行分析;结果表明,HUP不仅可以提供精度更高的定值预报,还能以置信区间的方式量化预报的可靠度,提供更为丰富的预报信息。     

基于小波去噪和FA-SVM的中长期径流预报

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。     

丹江口水库流域月尺度降雨与径流预报研究

以汉江上游丹江口水库流域为研究区域,通过降雨-气象遥相关分析从74项大气环流因子中筛选出预报因子,建立月降雨量与预报因子间的多元线性回归模型,根据大气环流因子对月降雨量进行预报,并构建研究区域的SWAT模型,以预报的月降雨量作为模型输入,实现月径流量的预报。以2012年逐月降雨及径流为例,模型对降雨和径流预报的合格率均约为83%,预报效果较好。研究表明,根据降雨量-大气环流因子的统计相关关系预报月降雨,并结合水文模型进行径流预报,对研究区域具有一定的适用性。     

基于参数优化的EEMD-LSSVM年径流组合预测模型

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。     

基于PCA-SHO-SVM和PCA-SHO-BP模型的径流预测

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...