【摘 要】
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为解决河湖水位支持向量回归（SVR）模型输入变量选择问题，提出了基于进化算法的模型结构-参数同步优化方法.该方法可应对复杂河湖交汇水系输入变量搜索空间的高维特性，减小源自模型结构及参数不确定性的模型误差.将提出方法应用于洞庭湖城陵矶站和荆江陈二口站水位建模，结果显示：提出方法可准确反映不同影响因素对水位预测的作用大小，城陵矶水位预测最主要的外部变量为长江来水和湘江来水，陈二口水位预测则为枝城站和马
【机 构】
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南京水利科学研究院水文水资源研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2021YFC3200301）； 国家自然科学基金资助项目（51909168）； 中央公益性科研院所基本科研业务费项目（Y519008）； 重庆市交通局科技项目（2020-07）；
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为解决河湖水位支持向量回归（SVR）模型输入变量选择问题，提出了基于进化算法的模型结构-参数同步优化方法.该方法可应对复杂河湖交汇水系输入变量搜索空间的高维特性，减小源自模型结构及参数不确定性的模型误差.将提出方法应用于洞庭湖城陵矶站和荆江陈二口站水位建模，结果显示：提出方法可准确反映不同影响因素对水位预测的作用大小，城陵矶水位预测最主要的外部变量为长江来水和湘江来水，陈二口水位预测则为枝城站和马家店水位；该方法可充分发掘SVR潜力，2个站点的水位模型均取得了理想精度（R~2>0.998）;提出方法采用的n折交叉验证方式可有效避免模型过拟合问题.综上，提出的SVR模型结构-参数同步优化方法适用于河流湖泊，特别是复杂河湖交汇水系的水位建模.
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