本文關鍵詞：基于小波分解的日徑流支持向量機回歸預測模型

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【摘要】：【目的】將小波變換與支持向量機結(jié)合,構(gòu)建小波支持向量機回歸模型(WSVR),并用其對日徑流進行預測,為水庫調(diào)度提供參考依據(jù)。【方法】利用徑流時間序列中包含的大量信息,通過小波變換將徑流時間序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列,通過相關性分析選取有效子序列與近似序列相加得到的新序列作為支持向量機回歸模型的輸入,建立小波支持向量機回歸耦合模型,以涇河流域張家山站的日徑流為研究對象,利用均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)、確定性系數(shù)(DC)、相關系數(shù)(R)及相對誤差(RE)作為評價指標對模型預測精度進行評價�！窘Y(jié)果】利用所建立的小波日徑流支持向量機模型對張家山站日徑流的預測結(jié)果顯示,該模型在檢驗階段的RMSE、MAE、DC、R及RE分別為26.05m3/s,8.26m3/s,0.826,0.910,-13.3%,與僅使用支持向量機回歸模型(SVR)相比,耦合模型預測精度明顯提高,且非汛期預測效果優(yōu)于汛期�！窘Y(jié)論】建立了小波支持向量機回歸耦合模型,該模型可有效模擬和預測日徑流,為日徑流預測提供了新的途徑。
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學水利與建筑工程學院;重慶大學土木工程學院;
【關鍵詞】： 日徑流預測 小波變換 支持向量機 張家山水文站
【基金】：水利部公益性行業(yè)科研專項(201301016) “十二五”國家科技計劃項目(2012BAD08B01) 西北農(nóng)林科技大學中央高�；究蒲袠I(yè)務費科技創(chuàng)新重點項目(QN201168)
【分類號】：TV121
【正文快照】： 日徑流預測對庫容小、調(diào)節(jié)性能較弱的水庫和徑流式水電站的管理與運行具有重要的現(xiàn)實意義,是正確制定水庫優(yōu)化調(diào)度運行方式和水電站發(fā)電計劃的重要依據(jù),直接影響著水庫的運行方式和效益發(fā)揮。徑流預測方法大致分為2種類型:一類是基于影響徑流大小的相關因素來預測,另一類是以

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本文編號：619892