【摘 要】
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针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在径流预报问题中相关学习参数难以确定的缺陷,利用近期国内外提出的多种智能优化算法如阿基米德算法(AOA)、美洲雕搜索算法(BES)、黑猩猩优化算法(ChOA)、莱维飞行分布算法(LFD)和鼠群算法(RSO)在有限时间内完成LSSVM模型参数寻优工作,并配合小波包分解技术(WPD)平稳化水文序列,提出多种耦合模型。以雅马渡站和兰西站的年径流量预报为例测试各耦合模型,结果显示:相比较而言,WPD-BES-LSSVM模型综合预报性能最好;BES算法寻优LSSVM模型参数性能更
【机 构】
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黄河水利职业技术学院,华北水利水电大学水资源学院,河海大学水文水资源学院
【基金项目】
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河南省重点研发与推广专项项目(202102310259,202102310588),国网公司科技项目(201673,201759),河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2019GGJS105)。
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针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在径流预报问题中相关学习参数难以确定的缺陷,利用近期国内外提出的多种智能优化算法如阿基米德算法(AOA)、美洲雕搜索算法(BES)、黑猩猩优化算法(ChOA)、莱维飞行分布算法(LFD)和鼠群算法(RSO)在有限时间内完成LSSVM模型参数寻优工作,并配合小波包分解技术(WPD)平稳化水文序列,提出多种耦合模型。以雅马渡站和兰西站的年径流量预报为例测试各耦合模型,结果显示:相比较而言,WPD-BES-LSSVM模型综合预报性能最好;BES算法寻优LSSVM模型参数性能更
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