几种智能优化算法与支持向量机相融合的月径流预测模型及应用

• 作者: 崔东文 郑斌
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 径流预测 混合蛙跳算法 入侵杂草优化算法 帝国竞争算法 生物地理学优化算法 人工蜂群算法 支持向量机 参数优化 函数优化
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 应用基础
• 页码范围: 18-25
• 页数: 8页
• 分类号: TV121
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2016.03.005

摘要

通过10个低维测试函数对混合蛙跳算法(SFLA)、入侵杂草优化(IW0)算法、帝国竞争算法(ICA)、生物地理学优化(BBO)算法和人工蜂群(ABC)算法进行仿真验证及时比分析.针对支持向量机(SVM)学习参数难以确定的不足,利用这5种智能算法搜寻SVM最佳学习参数,提出SFLA、IWO、ICA、BBO和ABC算法与SVM相融合的预测模型,以云南省某水文站枯水期1-3月月径流预测为例进行实例研究.结果表明:①对于低维函数极值寻优问题,SLFA、IWO、ICA、BBO及ABC算法均具有较好的收敛精度和全局寻优能力,尤以SLFA算法的寻优性能为最优;②SLFA-SVM、IWO-SVM、ICA-SVM、BBO-SVM及ABC-SVM模型对实例1-3月月径流均具有较好的预测效果,可满足枯水期月径流预测的精度需求.提出的模型及方法可为相关预测研究提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑斌		7	29	3.0	5.0
2	崔东文		90	901	17.0	26.0