基于海鸥优化算法的相关向量机模型在径流预测中的应用

作     者：胡顺强 崔东文 HU Shun-Qiang;CUI Dong-Wen

作者机构：云南省文山州水利电力勘察设计院云南文山663000 云南省文山州水务局云南文山663000 

出 版 物：《水电能源科学》 (Water Resources and Power)

年 卷 期：2021年第39卷第5期

页      码：46-49,45页

摘      要：为提高径流预测精度,提出了基于海鸥优化算法(SOA)的相关向量机(RVM)径流预测模型(SOARVM)。选取4个标准测试函数对SOA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,利用SOA优化RVM核宽度因子和超参数,建立SOA-RVM径流预测模型,利用云南省龙潭站年径流及枯水期1~3月月径流预测对SOA-RVM模型进行验证,并将预测结果与RVM、SOA-SVM、SVM、SOA-BP、BP模型进行比较。结果表明,SOA在不同维度条件下仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;SOA-RVM模型对实例年径流和1~3月月径流预测的平均相对误差分别为1.77%、4.46%、5.40%、4.03%,预测精度优于RVM、SOA-SVM、SVM、SOA-BP、BP模型。可见SOA-RVM模型具有更好的预测精度,可用于径流预测研究。

主 题 词：径流预测 相关向量机 海鸥优化算法 仿真验证 数据降维 参数优化 

学科分类：08[工学] 081501[081501] 0815[工学-矿业类] 

馆 藏 号：203103366...