本文選題：SSO算法　切入點(diǎn)：參數(shù)投影尋蹤　出處：《南水北調(diào)與水利科技》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：年最大洪峰流量預(yù)測(cè),受較多的復(fù)雜因素的影響,不確定性較強(qiáng),用常規(guī)統(tǒng)計(jì)方法做出準(zhǔn)確預(yù)報(bào)具有較大困難。從水文序列本身出發(fā),提出將投影回歸模型應(yīng)用于年最大洪峰流量預(yù)測(cè),為了更好獲得投影尋蹤模型參數(shù)和預(yù)測(cè)精度,提出了運(yùn)用延遲相關(guān)系數(shù)法確定回歸預(yù)測(cè)因子、群居蜘蛛算法優(yōu)化投影尋蹤模型最佳投影方向參數(shù)a、利用最小二乘法確定多項(xiàng)式的權(quán)系數(shù)c、嶺函數(shù)個(gè)數(shù)M的群居蜘蛛優(yōu)化投影尋蹤年最大洪峰流量預(yù)測(cè)模型,結(jié)合長(zhǎng)江宜昌站(1882年-2004年)的年最大洪峰流量資料進(jìn)行實(shí)例預(yù)測(cè),訓(xùn)練階段平均絕對(duì)相對(duì)誤差為8.61%,預(yù)測(cè)階段平均絕對(duì)相對(duì)誤差為10.51%,該模型預(yù)測(cè)效果較好,模型結(jié)果穩(wěn)定,可有效應(yīng)用于年最大洪峰流量預(yù)測(cè)。
[Abstract]:The forecasting of the maximum Hong Feng discharge in 2000 is influenced by more complicated factors, and the uncertainty is strong. It is difficult to make accurate prediction by conventional statistical methods. From the hydrological series itself, it is difficult to make accurate prediction. The projection regression model is applied to the annual maximum Hong Feng flow prediction. In order to obtain the parameters and prediction accuracy of the projection pursuit model, the delayed correlation coefficient method is used to determine the regression prediction factors. The optimum projection direction parameter a of colony spider algorithm is optimized, the weight coefficient of polynomial is determined by least square method, and the forecasting model of maximum Hong Feng flux in projection pursuit year of colony spider with the number of ridge function M is determined. Combined with the annual maximum Hong Feng discharge data of Yichang Station of the Yangtze River from 1882 to 2004, the average absolute relative error in training stage is 8.61 and the average absolute relative error in prediction stage is 10.51. The model has good prediction effect and stable results. It can be used to forecast the maximum Hong Feng flow in the year.
【作者單位】： 華北水利水電大學(xué)水利學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51509088) 水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201501008) 水資源高效利用與保障工程河南省協(xié)同創(chuàng)新中心(2013CICWP-HN) 河南省高�？萍紕�(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(14IRTSTHN028)~~
【分類號(hào)】：TV122.5

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本文編號(hào)：1616751