【摘 要】
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为提高径流预测精度,研究主成分分析(PCA)、斑鬣狗优化(SHO)算法与支持向量机(SVM)、BP神经网络相融合的预测方法。在样本数据筛选上选取PCA方法进行数据降维,使数据样本简洁
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为提高径流预测精度,研究主成分分析(PCA)、斑鬣狗优化(SHO)算法与支持向量机(SVM)、BP神经网络相融合的预测方法。在样本数据筛选上选取PCA方法进行数据降维,使数据样本简洁且更具代表性。利用SHO算法优化SVM关键参数及BP神经网络权阈值,分别提出PCA-SHO-SVM、PCA-SHO-BP径流量预测模型,并与SHO-SVM、PCA-SVM、SVM和SHO-BP、PCA-BP、BP模型的预测结果作对比,通过云南省龙潭水文站年径流量及枯水期月径流量预测为例进行验证。结果表明,PCA-SHO-SVM
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