人工鱼群算法与支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

支持向量机(SVM)学习参数存在选择范围大,盲目搜索花耗时间多、代价大,且难以获得最佳参数等问题。针对该问题利用人工鱼群算法(AFSA)搜寻SVM学习参数,提出AFSA-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GASVM模型作对比。以云南省某水文站枯水期月径流预测为例进行实例研究,利用实例前30年、中间20年和后3年资料对模型进行训练、检验和预测。结果表明:AFSA-SVM模型对实例中间20年和后3年枯水期月径流预测的平均相对误差绝对值分别为5.04%、3.62%(5次平均),精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,表明AFSASVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。AFSA算法具有全局寻优能力强、简单易实现、对初值参数选择不敏感等优点,利用AFSA算法优化得到的SVM学习参数有利于提高SVM模型的预测精度和泛化能力。