【摘要】：徑流量預(yù)測(cè)在現(xiàn)代水文領(lǐng)域有著非常重要的應(yīng)用,尤其對(duì)水資源的有效管理及合理利用具有重大意義.在預(yù)測(cè)方面,國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)對(duì)多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能算法進(jìn)行組合或者混合取得了良好的預(yù)測(cè)效果.本文通過(guò)對(duì)月均徑流和日均徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),研究智能算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其組合優(yōu)化模型(COM)在實(shí)際預(yù)測(cè)中的效果.文章采用了支持向量機(jī)(SVR)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和模擬退火遺傳算法(SAGA),并建立SAGA優(yōu)化的WNN模型及其SAGA優(yōu)化ELM、SVR、WNN的組合模型,將其分別應(yīng)用于雜木河月均徑流量和昌馬堡水文站的日均徑流量的預(yù)測(cè)研究中.首先,直接對(duì)雜木河月均徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu),用SVR、WNN、GASVR、GA-WNN模型進(jìn)行預(yù)測(cè).其次,針對(duì)月徑流呈現(xiàn)季節(jié)性的特點(diǎn),先對(duì)其進(jìn)行季節(jié)指數(shù)調(diào)整(SEA),然后對(duì)調(diào)整后的趨勢(shì)循環(huán)序列分別建立WNN、SVR、GAWNN、SAGA-WNN模型,對(duì)不規(guī)則序列建立ELM模型,實(shí)證結(jié)果表明,SEASAGAWNN-ELM模型對(duì)月均徑流預(yù)測(cè)有較高的精度.再次,考慮到降水氣溫等因素對(duì)徑流量的影響,建立以降水氣溫為變量的徑流量預(yù)測(cè)模型,分別用WNN、GA-WNN和SAGA-WNN進(jìn)行預(yù)測(cè),得到SAGA-WNN與未優(yōu)化的模型相比,仍具有較好的預(yù)測(cè)精度.最后,本文對(duì)三種不同思路下的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較討論,得到在做預(yù)測(cè)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)做一定的分析和處理是必要的,混合模型優(yōu)于單一的模型,提出的SAGA-WNN模型預(yù)測(cè)精度高于其它未優(yōu)化的模型.另外,本文建立基于SAGA優(yōu)化ELM、WNN、SVR的組合優(yōu)化模型(COM),并將其用于昌馬堡水文站的日均徑流預(yù)測(cè)研究中,仿真結(jié)果表明該模型在預(yù)測(cè)精度上優(yōu)于單一的預(yù)測(cè)模型.總之,經(jīng)過(guò)智能算法優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)于未優(yōu)化的模型,組合優(yōu)化模型優(yōu)于單一的預(yù)測(cè)模型,且優(yōu)化性能越好,預(yù)測(cè)精度越高.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P338
【圖文】：

2.1 神經(jīng)元模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行連接的網(wǎng)絡(luò), 它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所作出的交互反應(yīng). 而人的大腦由約100億個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成, 且每個(gè)神經(jīng)元與其它神經(jīng)元相連接形成靈活多變和錯(cuò)綜復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)信息進(jìn)行分析和控制. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、非線性、非平穩(wěn)和其它的一些特征, 使它成為解決復(fù)雜問(wèn)題的一個(gè)強(qiáng)大工具, 近年來(lái)得到了廣泛的應(yīng)用和研究.圖 2-1 為人工神經(jīng)元模型及其訓(xùn)練過(guò)程圖. 從圖中可以看出, 每個(gè)神經(jīng)元是一個(gè)節(jié)點(diǎn), 網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、輸出層構(gòu)成, 兩層之間通過(guò)權(quán)重系數(shù)相連接,隱含層可以是一層, 也可以是多層, 一個(gè)神經(jīng)元可以有多個(gè)輸入, 一個(gè)輸出. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始學(xué)習(xí)時(shí), 信息通過(guò)輸入層傳到隱含層, 經(jīng)過(guò)一系列過(guò)程的處理, 最后到達(dá)輸出層, 信號(hào)向前傳播時(shí), 如果達(dá)到了預(yù)期的輸出, 則學(xué)習(xí)過(guò)程終止, 否則,信號(hào)就反向傳播. 反向傳播是誤差信號(hào)反向計(jì)算的過(guò)程, 為了減小誤差, 權(quán)值調(diào)整過(guò)程采用梯度下降的方法, 訓(xùn)練過(guò)程如圖 2-1 所示.

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于 SAGA的優(yōu)化算法在徑流量預(yù)測(cè)中的研究與應(yīng)用層節(jié)點(diǎn)數(shù), n 代表隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù), l 代表輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù), 則其結(jié)構(gòu)編碼長(zhǎng)度為m n n n n l, 用 GA 進(jìn)行迭代, 當(dāng)滿足一定條件時(shí)停止運(yùn)算, 獲得最優(yōu)個(gè)體,并把此個(gè)體作為 WNN 的最優(yōu)權(quán)值和伸縮平移尺度值進(jìn)行 WNN 訓(xùn)練.遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程如圖 3-2 所示.

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本文編號(hào)：2715830