基于GA-SVR的中长期径流预报

编号 zgly0001435506

文献类型 期刊论文

文献题名 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 

作者单位 西北农林科技大学水利与建筑工程学院  中水北方勘测设计研究有限责任公司 

母体文献 西北农林科技大学学报(自然科学版 

年卷期 2012年02期

年份 2012 

分类号 P338.2 

关键词 支持向量机回归  遗传算法  径流预报  精度等级 

文摘内容 【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。