多策略融合学习萤火虫算法在年径流预测中的应用

• 作者: 谢智峰 吴润秀 吕莉
• 来源期刊: 南昌工程学院学报
• 关键词: 萤火虫算法 多策略融合学习 支持向量回归 径流预测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 水利工程
• 页码范围: 20-27
• 页数: 8页
• 分类号: TV11
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4869.2021.01.005

摘要

为提高萤火虫算法(FA)的收敛速度和求解精度,提出多策略融合学习萤火虫算法(MSFLFA).该算法为最优萤火虫引入深度学习策略,开展全局搜索,为非最优萤火虫引入随机吸引模型,开展局部开采,兼顾探索和开采平衡,提升收敛速度和寻优精度双目标.为验证MSFLFA性能,基于经典函数测试集进行仿真测试,实验表明,MSFLFA性能优于FA,VSSFA,WSSFA,MFA,CFA,RaFA和ApFA.为扩展MSFLFA应用领域,融合支持向量回归(SVR),建立MSFLFA-SVR径流预测模型.仿真实验表明,与FA-SVR,WSSFA-SVR,MFA-SVR,RaFA-SVR,BP-ANN-SVR和PPR-SVR模型相比,MSFLFA-SVR预测模型具有更高的预测精度.