本文關(guān)鍵詞：基于教學(xué)優(yōu)化算法的多元超越回歸模型及其在徑流預(yù)報中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 徑流預(yù)報 教學(xué)優(yōu)化算法 多元超越回歸 參數(shù)優(yōu)化

【摘要】：基于超越方程內(nèi)涵,提出多元超越回歸(MTR)預(yù)報模型。通過4個典型測試函數(shù)對新型智能算法——教學(xué)優(yōu)化(TLBO)算法進行仿真驗證,并與粒子群優(yōu)化(PSO)算法、差分進化(DE)算法、螢火蟲(FA)算法、布谷鳥搜尋(CS)算法、混合蛙跳算法(SFLA)進行對比分析。利用TLBO算法尋優(yōu)MTR模型參數(shù),提出TLBO-MTR預(yù)報模型,并構(gòu)建TLBO-支持向量機(TLBO-SVM)、TLBO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TLBO-BP)、TLBO-多元二項式回歸(TLBO-MBR)預(yù)報模型作對比;以云南省西洋站和董湖站12月份月徑流預(yù)報為例,進行實例驗證。結(jié)果表明:1TLBO算法收斂精度優(yōu)于PSO、DE、FA、CS和SFLA算法,表現(xiàn)出較好的收斂精度和全局尋優(yōu)能力;2TLBO-MTR模型對于西洋站和董湖站10年預(yù)報的平均相對誤差絕對值分別為5.59%、6.60%,均優(yōu)于TLBO-SVM、TLBO-BP和TLBO-MBR預(yù)報模型,表現(xiàn)出較好的預(yù)報精度。TLBOMTR模型預(yù)報方法可為水文預(yù)測預(yù)報提供新的途徑,具有良好的應(yīng)用前景。
【作者單位】： 云南省文山州水務(wù)局;
【關(guān)鍵詞】： 徑流預(yù)報 教學(xué)優(yōu)化算法 多元超越回歸 參數(shù)優(yōu)化
【分類號】：TP18;P338
【正文快照】： 探索研究具有較好預(yù)報效果的模型及方法一直是水文預(yù)測預(yù)報中的熱點和難點。由于水文預(yù)測預(yù)報的復(fù)雜性、非線性、系統(tǒng)性和不確定性,使得傳統(tǒng)回歸分析法、成因預(yù)測法、數(shù)理統(tǒng)計法等方法往往難以達到理想的預(yù)報效果。傳統(tǒng)回歸分析法雖然簡單,但預(yù)報精度與新興的小波分析[1]、人

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 徐良芳;馬光文;;基于氣象分析的二灘電站月徑流預(yù)報[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2011年S2期

2 李紅波;夏潮軍;王淑英;;中長期徑流預(yù)報研究進展及發(fā)展趨勢[J];人民黃河;2012年08期

3 李杰友,熊學(xué)農(nóng),羅清標(biāo);新豐江水庫月徑流預(yù)報模型[J];河海大學(xué)學(xué)報;1998年05期

4 方紅,鄭文瑞;徑流預(yù)報的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(地球科學(xué)版);2004年S1期

5 劉勇;王銀堂;陳元芳;王宗志;胡健;馮小沖;;丹江口水庫秋汛期長期徑流預(yù)報[J];水科學(xué)進展;2010年06期

6 仕玉治;彭勇;周惠成;;基于相關(guān)向量機的中長期徑流預(yù)報模型研究[J];大連理工大學(xué)學(xué)報;2012年01期

7 趙銅鐵鋼;楊大文;蔡喜明;曹勇;;基于隨機森林模型的長江上游枯水期徑流預(yù)報研究[J];水力發(fā)電學(xué)報;2012年03期

8 L.羅梅洛;梁靜靜;;基于衛(wèi)星和現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)的智利中部徑流預(yù)報[J];水利水電快報;2012年11期

9 杜富慧;;基于小波分析—模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的徑流預(yù)報模型[J];水利水電技術(shù);2013年02期

10 王根緒;長期徑流預(yù)報的灰色雙向差分模型[J];蘭州大學(xué)學(xué)報;1994年02期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 蘇軍希;;枯期洮河徑流預(yù)報模型研究[A];水文泥沙研究新進展——中國水力發(fā)電工程學(xué)會水文泥沙專業(yè)委員會第八屆學(xué)術(shù)討論會論文集[C];2010年

2 馮亞楠;;用北半球500 hPa位勢高度值預(yù)報龍羊峽劉家峽兩庫入流[A];中國水力發(fā)電工程學(xué)會水文泥沙專業(yè)委員會第七屆學(xué)術(shù)討論會論文集（上冊）[C];2007年

3 夏軍;袁秀娟;;城市防洪應(yīng)用的一種中長期灰色徑流模式識別與預(yù)報方法[A];第一屆全國城市防洪學(xué)術(shù)會議論文集[C];1992年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 本報記者 王靜琳;忙碌并快樂地工作[N];黃河報;2006年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 劉芳;基于小波分析和相關(guān)向量機的非線性徑流預(yù)報模型研究[D];華中科技大學(xué);2007年

2 楊榮新;基于組合智能優(yōu)化算法的云南省徑流預(yù)報系統(tǒng)研究[D];華中科技大學(xué);2006年

3 唐國磊;考慮徑流預(yù)報及其不確定性的水電站水庫調(diào)度研究[D];大連理工大學(xué);2009年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 狄源碩;中長期徑流預(yù)報模型與方法綜合應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2015年

2 劉佳;中長期徑流預(yù)報技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)研究[D];東華大學(xué);2011年

3 石威;長江三峽梯級中長期徑流預(yù)報模型研究及其系統(tǒng)開發(fā)[D];華中科技大學(xué);2012年

4 秦國民;非汛期徑流預(yù)報方法的應(yīng)用研究[D];河海大學(xué);2007年

5 王雪;長江三峽中長期徑流預(yù)報研究及其系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)[D];華中科技大學(xué);2011年

6 宋俊杰;三峽流域中長期徑流預(yù)報模型精度評定綜合分析及優(yōu)化方法研究[D];華中科技大學(xué);2013年

7 田青青;中長期徑流預(yù)報模型及其仿真分析[D];華中科技大學(xué);2013年

8 楊會龍;水土保持措施下的中長期徑流預(yù)報研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2012年

9 張雅琦;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流域日徑流預(yù)報模型研究[D];華中科技大學(xué);2007年

10 吳昊;基于徑流預(yù)報的水庫實時優(yōu)化調(diào)度[D];鄭州大學(xué);2004年

，

本文編號：725801