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基于改进的回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用
基于改进的回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用
作者:
崔东文
金波
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
粒子群算法
遗传算法
回归支持向量机
径流预测
摘要:
针对回归支持向量机(SVR)惩罚因子C和核函数参数g的选取对模型性能有着关键性影响以及在实际应用中存在参数选取等困难,提出基于启发式算法的PSO-SVR和GA-SVR年径流预测模型,以云南省落却站年径流预测为例进行实例研究.首先,利用SPSS软件选取年径流影响因子,确定输入向量;其次,基于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)基本原理,采用PSO、GA优化SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建PSO-SVR和GA-SVR多元变量年径流预测模型,并构建基于网格划分(GS)与交叉验证(CV)算法相结合的GS-SVR模型作为对比模型.最后,利用所构建的模型对实例进行预测分析.结果表明:PSO-SVR和GA-SVR模型对实例后16年年径流预测(随机5次平均)的平均相对误差绝对值分别为2.53%、2.79%,最大相对误差绝对值分别为7.11%、6.64%,平均绝对误差分别为0.1394、0.1527,预测精度和泛化能力均优于GS-SVR模型,表明PSO和GA能有效对SVR惩罚因子C和核函数参数g进行优化.PSO-SVR和GA-SVR模型具有预测精度高、泛化能力强以及稳健性能好等特点.相对而言,PSO-SVR模型性能略优于GA-SVR模型.
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篇名
基于改进的回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用
来源期刊
水力发电学报
学科
地球科学
关键词
粒子群算法
遗传算法
回归支持向量机
径流预测
年,卷(期)
2015,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
7-14
页数
分类号
P338+.2
字数
语种
中文
DOI
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1
崔东文
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金波
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遗传算法
回归支持向量机
径流预测
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研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
水力发电学报
主办单位:
中国水力发电工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-1243
CN:
11-2241/TV
开本:
小16开
出版地:
中国北京清华大学水电工程系
邮发代号:
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
3865
总下载数(次)
7
总被引数(次)
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