10.11705/j.issn.1672-643X.2019.03.10
基于混合核SHTS-SVM的年径流预测
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,具有较好的极值寻优能力和稳健性能.混合核SHTS-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值.
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
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P338(水文科学（水界物理学）)
2019-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
66-72
