文山州水资源开发利用区域差异基尼系数法评价分析

基尼系数是经济学中对贫富差距量化评价的重要工具。从基尼系数的基本内涵出发,构建基于基尼系数法的区域水资源开发利用评价模型,并以文山州各县级行政区域为例进行实证研究。结果表明：文山州各区域水库蓄水量分布的不均衡性是影响区域水资源开发利用均衡分布的一个关键性因素,总体而言,各区域水资源开发利用平均化程度较高,评价结论符合文山州各区域水资源开发利用现状水平。     

基于奇异谱分析与梯度优化算法优化的RVM、SVM月径流预测研究

基于序列分解—参数优化—分项预测—结果叠加思想,构建奇异谱分析（SSA）-梯度优化（GBO）算法与相关向量机（RVM）、支持向量机（SVM）集成的中长期月径流预测模型。首先采用SSA方法对实例月径流数据进行处理,提取多个独立的子序列;其次介绍GBO算法原理,基于6个典型函数对GBO算法进行仿真测试。利用GBO算法优化RVM核宽度因子和超参数、SVM惩罚因子和核函数参数,分别建立SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型对各子序列进行预测,叠加后作为最终月径流预测结果;最后以云南省龙潭站65年共780个月月径流预测为例,选取实例前53年作为训练样本,后10年共120个月作预测样本对SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型进行检验。结果表明:GBO算法在不同维度条件下寻优效果优于MPA、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型对实例120个月月径流预测的平均绝对百分比误差分别为6.20%、7.82%,平均绝对误差分别为0.88、1.00 m³/s,纳什系数分别为0.992 6、0.991 3,均...     

基于SOS-PP模型的城市集中式饮用水水源地营养状态评价

鉴于城市集中式饮用水水源地营养状态评价的重要性,以文山州暮底河水库水源地近3 a逐月营养状态评价为例,构建共生生物搜索(SOS)算法-投影寻踪(PP)营养状态评价模型对实例进行评价,并与模糊综合评价法评价结果比较。利用SOS-PP模型综合投影值计算分析暮底河水库近3 a逐月营养状态的变化趋势。结果表明:SOS-PP模型对实例营养状态评价结果与模糊综合评价法评价结果基本相同,暮底河水库近3 a营养状态呈中营养～中富营养;近3 a营养状态变化呈减弱趋势,但减弱趋势不明显。     

人工神经网络方法在水文预测中的应用

基于MATLAB软件,建立BP神经网络模型,以盘龙河干流上下游水文站月均流量和水位为研究对象,对人工神经网络研究方法在水文预测中的应用进行了初步尝试.结果表明该方法预测成功率较高,并分析了该方法在预测过程中的优缺点.     

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。     

几种智能算法与支持向量机融合模型在中长期月径流预测中的应用

通过5个典型测试函数对灰狼优化(GWO)算法、文化算法(CA)、SCE-UA算法和花授粉算法(FPA)进行仿真验证及对比分析。针对支持向量机(SVM)学习参数难以确定的不足,利用上述4种智能算法搜寻SVM的最佳学习参数,提出GWO算法、CA、SCE-UA算法和FPA与SVM相融合的预测模型,并以云南省革雷水文站的中长期月平均流量预报为例进行了实例研究。结果表明:14种算法的性能各有优劣,均具有较好的收敛速度和全局寻优能力。相对而言,GWO算法、FPA优于SCE-UA算法,SCE-UA算法优于CA。2GWO-SVM、CA-SVM、SCE-UA-SVM及PFA-SVM模型对革雷水文站2001—2005年的月平均流量预测的平均相对误差绝对值分别为2.47%、2.81%、2.67%和2.46%,均具有较好的预测效果。     

基于教学优化算法的多元超越回归模型及其在径流预报中的应用

基于超越方程内涵,提出多元超越回归(MTR)预报模型。通过4个典型测试函数对新型智能算法——教学优化(TLBO)算法进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法、差分进化(DE)算法、萤火虫(FA)算法、布谷鸟搜寻(CS)算法、混合蛙跳算法(SFLA)进行对比分析。利用TLBO算法寻优MTR模型参数,提出TLBO-MTR预报模型,并构建TLBO-支持向量机(TLBO-SVM)、TLBO-BP神经网络(TLBO-BP)、TLBO-多元二项式回归(TLBO-MBR)预报模型作对比;以云南省西洋站和董湖站12月份月径流预报为例,进行实例验证。结果表明:1TLBO算法收敛精度优于PSO、DE、FA、CS和SFLA算法,表现出较好的收敛精度和全局寻优能力;2TLBO-MTR模型对于西洋站和董湖站10年预报的平均相对误差绝对值分别为5.59%、6.60%,均优于TLBO-SVM、TLBO-BP和TLBO-MBR预报模型,表现出较好的预报精度。TLBOMTR模型预报方法可为水文预测预报提供新的途径,具有良好的应用前景。     

鲸鱼优化算法在水库优化调度中的应用

为验证鲸鱼优化算法在水库优化调度求解中的可行性和有效性,采用4个典型测试函数对鲸鱼优化算法进行仿真验证,并与布谷鸟搜索算法、差分进化算法、混合蛙跳算法、粒子群优化算法、萤火虫算法和SCE-UA算法共6种算法的仿真结果进行对比分析;将鲸鱼优化算法与6种对比算法应用于某单一水库和某梯级水库中长期优化调度求解。结果表明:鲸鱼优化算法寻优精度高于其他6种算法8个数量级以上,具有收敛速度快、收敛精度高和极值寻优能力强等特点;鲸鱼优化算法单一水库和梯级水库优化调度结果均优于其他6种算法;鲸鱼优化算法应用于水库优化调度求解是可行和有效的。