基于小波支持向量机的径流预测性能优化分析

被引：33

作者：

周婷 ^{[1
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金菊良 ^{[2
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李荣波 ^{[3
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纪昌明 ^{[3
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李继清 ^{[3
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机构：

[1] 安徽农业大学水利工程系

[2] 合肥工业大学水资源与环境系统工程研究所

[3] 华北电力大学可再生能源学院

来源：

水力发电学报 | 2017年 / 36卷 / 10期

基金：

国家重点研发计划; 安徽省自然科学基金;

关键词：

年径流预测; 小波分解; 支持向量机; 性能优化分析; 响洪甸水库;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV121 [径流]; TV697 [水库管理];

学科分类号：

摘要：

中长期径流预测是水库调度的重要前提和难点问题。在数据驱动预测模型已有研究基础上,提出了基于小波分解的参数优化支持向量机(WD-SVM-PSO)预测模型,实现了对历史径流过程的分频预处理、分类训练、参数优化及交叉验证,从样本数据、模型参数、训练机制三方面对预测模型性能进行优化。采用淮河流域响洪甸水库1959—2014年径流过程进行模型验证,结果表明:WD-SVM-PSO模型预测合格率为93%,且具有良好的泛化性能,有效规避了过拟合现象;进一步通过对照试验仿真,定量揭示了耦合预测模型三方面要素所起的作用大小依次为:样本数据预处理>训练模型>模型参数。该结论可为分析和完善数据驱动径流预测模型、提高径流预测精度和可靠性提供参考借鉴。

引用

页码：45 / 55

页数：11

共 21 条

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