基于阴阳对算法优化的随机森林与支持向量机组合模型及径流预测实例

• 作者: 何国栋 崔东文
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 径流预测 阴阳对优化算法 随机森林 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 应用基础
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: P333
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2019.03.007

摘要

提出一种基于阴阳对(YYPO)算法优化的随机森林(RF)与支持向量机(SVM)组合预测方法,利用YYPO算法对RF、SVM关键参数和组合权重系数进行优化,构建YYPO-RF-SVM预测模型,并与YYPO-RF、YYPO-SVM模型及RF、SVM模型作对比分析,以某水文站年径流预测为例进行实例研究.利用实例前30 a、中间14 a和后10 a资料对YYPO-RF-SVM等5种模型进行训练、检验和预测.结果表明,YYPO-RF-SVM模型对实例训练、检验和预测的平均相对误差绝对值分别为2.76％、4.64％、3.02％,精度均高于YYPO-RF等4种模型.YYPO-RF-SVM模型具有更高的预测精度和泛化能力,可为水文预测预报和相关预测研究提供参考和借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔东文		90	901	17.0	26.0
2	何国栋		1	4	1.0	1.0