几种智能算法与支持向量机融合模型在中长期月径流预测中的应用

通过5个典型测试函数对灰狼优化(GWO)算法、文化算法(CA)、SCE-UA算法和花授粉算法(FPA)进行仿真验证及对比分析。针对支持向量机(SVM)学习参数难以确定的不足,利用上述4种智能算法搜寻SVM的最佳学习参数,提出GWO算法、CA、SCE-UA算法和FPA与SVM相融合的预测模型,并以云南省革雷水文站的中长期月平均流量预报为例进行了实例研究。结果表明:14种算法的性能各有优劣,均具有较好的收敛速度和全局寻优能力。相对而言,GWO算法、FPA优于SCE-UA算法,SCE-UA算法优于CA。2GWO-SVM、CA-SVM、SCE-UA-SVM及PFA-SVM模型对革雷水文站2001—2005年的月平均流量预测的平均相对误差绝对值分别为2.47%、2.81%、2.67%和2.46%,均具有较好的预测效果。