【摘 要】
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变化环境下,径流的精准预测愈加困难,集成稳健的优化算法是近年来机器学习发展的动力,也是提高径流预测精度的有效途径。为规避支持向量机（SVM）建模时适应度函数选取的不足,提出基于群智能算法的SVM参数优化范式,并以新疆克孜尔水库月平均径流量预测为例,对粒子群算法（PSO）、差分算法（DE）、灰狼算法（GWO）、鲸鱼算法（WOA）和麻雀算法（SSA）5个典型算法进行仿真验证。结果表明, PSO建立SV
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区重大科技专项（2022A02003-5）；
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变化环境下,径流的精准预测愈加困难,集成稳健的优化算法是近年来机器学习发展的动力,也是提高径流预测精度的有效途径。为规避支持向量机（SVM）建模时适应度函数选取的不足,提出基于群智能算法的SVM参数优化范式,并以新疆克孜尔水库月平均径流量预测为例,对粒子群算法（PSO）、差分算法（DE）、灰狼算法（GWO）、鲸鱼算法（WOA）和麻雀算法（SSA）5个典型算法进行仿真验证。结果表明, PSO建立SVM模型合格率（QR）小于60%,预测精度不达标,其余4类算法的平均绝对相对误差和纳什系数分别介于10%～20%和0.75～1之间,预测效果良好;20次独立运算结果中,PSO、WOA、SSA和DE存在预测结果较差的情况,其中PSO的稳定性最差。综合而言,GWO优化的SVM（SVMGWO）在月径流预测中精度、稳定性和可靠性更佳。
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