10.11705/j.issn.1672-643X.2015.02.25
基于模拟退火算法支持向量机在枯水期月径流预测中的应用
鉴于支持向量机（SVM）最佳算法参数难以确定的不足，利用模拟退火算法（SA）搜索SVM学习参数，提出SA－SVM预测模型，并与基于遗传算法（ GA）搜索SVM学习参数的GA－SVM模型作对比，以云南省龙潭站枯水期1－3月月径流预测为例进行实例研究，利用实例前43年和后10年资料对模型进行训练和预测。结果表明：SA－SVM模型对实例后10年枯水期1－3月月均径流预测的平均相对误差绝对值分别为3．11％、4．93％和6．75％，精度优于GA－SVM模型，表明SA－SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。 SA算法通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，有效避免了算法陷入局部极值并最终趋于全局最优。
径流预测、模拟退火算法、支持向量机、参数优化、枯水期
P333.3(水文科学（水界物理学）)
2015-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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