基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用

• 作者: 徐世民 景淑娟
• 来源期刊: 水利技术监督
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌蚁群算法 SVM模型 高斯核函数 参数优化 水库枯水期径流预测
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1305.2016.06.036

摘要

本文采用混沌蚁群算法对SVM模型的参数进行优化计算,并采用高斯核函数对模型进行混沌特性识别,简化模型在枯水期径流预测非线性求解过程.结合优化模型对水库枯水期径流进行预测.研究结果表明:基于混沌蚁群算法的SVM模型可较好的辨识复杂的水文序列,模型具有较高的泛化能力,相比于传统算法,水库枯水期径流预测精度得到明显改善,具有较高的适用性.研究成果对于水库枯水期径流预测提供方法参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	景淑娟		6	21	3.0	4.0
2	徐世民		5	20	3.0	4.0