基于支持向量回归机的长期径流预报及不确定性分析

• 作者: 唐甜甜 梁忠民 郦于杰
• 来源期刊: 南水北调与水利科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 汉江流域 长期径流预报 支持向量回归机 遗传算法 贝叶斯概率预报
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 45-50
• 页数: 6页
• 分类号: P338
• 字数: 4756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2018.0067

摘要

根据汉江流域皇庄站1981-2008年逐月径流量与1980-2007年逐月74项环流指数、北太平洋海温场、500hPa高度场的相关关系,利用逐步回归挑选预报因子,构建基于遗传算法的支持向量回归机模型(GA-SVR),并对2009-2013年逐月径流量进行预报;结果表明,径流预报精度较高,汛期平均相对误差在30％以内,非汛期、年总量平均相对误差在20％以内,均优于随机森林和多元线性回归模型.将GA-SVR模型的预报结果作为概率预报的基础,采用贝叶斯理论中的水文不确定性处理器(HUP)对预报的可靠度进行分析;结果表明,HUP不仅可以提供精度更高的定值预报,还能以置信区间的方式量化预报的可靠度,提供更为丰富的预报信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁忠民	河海大学水文水资源学院	140	1250	19.0	30.0
2	郦于杰	河海大学水文水资源学院	4	5	1.0	2.0
3	唐甜甜	河海大学水文水资源学院	7	32	3.0	5.0