基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

• 作者: 王晓玲 石祖智 祝玉珊 赵梦琦 邓韶辉
• 来源期刊: 河海大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 灌浆功率 灌浆质量 时序预测 信息粒 模糊集 支持向量机 灰狼优化算法
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程
• 页码范围: 426-432
• 页数: 7页
• 分类号: TV523
• 语种: 中文
• DOI: 10.3876/j.issn.1000-1980.2020.05.007

摘要

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型.首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测.结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓玲		67	608	15.0	21.0
2	邓韶辉		7	26	4.0	5.0
3	石祖智		2	1	1.0	1.0
4	祝玉珊		4	11	2.0	3.0
5	赵梦琦		14	77	5.0	8.0