加权平均集成模型在径流预测中的应用

• 作者: 王雪薇 董增川 韩锐 马红亮
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: 径流预测 支持向量机 遗传算法优化 BP神经网络 径向基神经网络 加权平均集成模型
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 水文泥沙
• 页码范围: 16-20,23
• 页数: 6页
• 分类号: P338
• 字数: 5137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2017.06.004

摘要

针对单一预测模型泛化能力不强、误差稳定性能较差等局限性,基于遗传算法优化支持向量机、遗传算法优化BP神经网络、径向基神经网络三种单一预测模型的预测结果,建立了径流量预测的加权平均集成模型,并将其用于预测黄河上游唐乃亥水文站的年、月径流量.结果表明:加权平均集成模型集成了各单一预测模型的优点,在预测精度、泛化能力以及稳定性能方面均优于单一预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雪薇	河海大学水文水资源学院	12	31	4.0	5.0
2	韩锐	河海大学水文水资源学院	7	18	4.0	4.0
3	董增川	河海大学研究生院	7	80	5.0	7.0
4	马红亮		2	9	2.0	2.0