基于混合核SHTS-SVM的年径流预测

来源 :水资源与水工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hejizhou

【摘要】

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为提高年径流预测精度,利用同热传递搜索(SHTS)算法对混合核支持向量机(SVM)关键参数和混合权重系数进行优化,提出混合核SHTS-SVM年径流预测模型。通过6个不同维度的标准测试

【作者】

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周有荣崔东文

【机构】

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临沧润汀水资源科技服务有限公司,云南省文山州水务局

【出处】

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水资源与水工程学报

【发表日期】

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2019年3期

【关键词】

：

径流预测同热传递搜索算法混合核函数支持向量机参数优化仿真验证 runoff forecastingsimultaneous heat transfer

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为提高年径流预测精度,利用同热传递搜索(SHTS)算法对混合核支持向量机(SVM)关键参数和混合权重系数进行优化,提出混合核SHTS-SVM年径流预测模型。通过6个不同维度的标准测试函数对SHTS算法进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法进行对比验证。利用两个年径流预测算例对混合核SHTS-SVM模型进行实例验证,并与多项式核SHTS-SVM、高斯核SHTS-SVM及SHTS-BP模型预测结果进行对比。结果表明:SHTS算法寻优精度优于TLBO、GWO优化算法

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