静电放电算法-混合核SVM的月径流预报模型及应用

• 作者: 李祥蓉
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 径流预测 静电放电算法 混合核函数 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用基础
• 页码范围: 23-28
• 页数: 6页
• 分类号: P334+.92
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2020.01.005

摘要

为提高水文预测预报精度,构建基于多项式核与高斯核混合的支持向量机(SVM),利用静电放电算法(ES-DA)优化混合核SVM关键参数和混合权重系数,提出混合核ESDA-SVM枯水期月径流预测模型,并构建高斯核ESDA-SVM、多项式核ESDA-SVM及ESDA-BP作对比预测模型,以云南省某水文站枯水期1—4月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前24 a和后10 a资料对各模型进行训练和预测.结果表明,混合核ESDA-SVM模型对实例1—4月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为4.09％、3.32％、3.51％和5.64％,预测精度均高于多项式核ESDA-SVM等3种模型.混合核ESDA-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李祥蓉		2	0	0.0	0.0