基于模拟退火算法支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

• 作者: 魏胜
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 径流预测 模拟退火算法 支持向量机 参数优化 枯水期
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 135-138
• 页数: 4页
• 分类号: P333.3
• 字数: 3625字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11705/j.issn.1672-643X.2015.02.25

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏胜		2	9	2.0	2.0