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基于GA-SVR的中长期径流预报

2012-01-09分类号:P338.2

【作者】王宏伟  张鑫  邱俊楠  孙天青  
【部门】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  
【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...
【关键词】支持向量机回归  遗传算法  径流预报  精度等级
【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)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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