基于GA-SVR的中长期径流预报

作     者：王宏伟 张鑫 邱俊楠 孙天青 

作者机构：西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 中水北方勘测设计研究有限责任公司天津300222 

基　　金：国家高技术研究发展计划("863"计划)项目(14110209) 国家重大科技支撑计划项目(2006BAD11B05) 西北农林科技大学博士科研启动基金项目(01140504) 西北农林科技大学科研专项(08080230) 

出 版 物：《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northwest A&F University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2012年第40卷第2期

页      码：201-206页

摘      要：【目的】将遗传算法(GA)与支持向量机回归(SVR)2种算法结合,构建GA-SVR模型,并采用该模型对径流进行预报,为制定防洪抗旱与水资源调度方案提供依据。【方法】以陕西府谷县黄甫川水文站1979-2003年实测资料作为拟合样本,2004-2008年资料作为检验样本,选取降水量、蒸发量为输入量,径流为输出量,通过GA优化SVR的结构和参数,建立GA-SVR预报模型,进而进行径流预报,同时与基于误差反向传播算法的人工神经网络(BP-ANN)、投影寻踪回归(PPR)模型的预报结果进行对比分析。【结果】应用GA-SVR、BP-ANN、PPR 3个模型在径流拟合阶段的预报精度较检验阶段有所下降,但是预报精度均达到了乙级水平,其中以GA-SVR的预报精度最高,效果最好。【结论】GA-SVR模型实现了SVR参数自动化选取,较好地解决了高度非线性、小样本、过学习等问题,模型可行有效,为径流预报提供了一种新途径。

主 题 词：支持向量机回归 遗传算法 径流预报 精度等级 

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

核心收录：

D　O　I：10.13207/j.cnki.jnwafu.2012.02.004

馆 藏 号：203180485...