【摘 要】
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为提高径流预测精度,提出了基于海鸥优化算法(SOA)的相关向量机(RVM)径流预测模型(SOA-RVM).选取4个标准测试函数对SOA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成
【机 构】
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云南省文山州水利电力勘察设计院,云南文山663000;云南省文山州水务局,云南文山663000
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为提高径流预测精度,提出了基于海鸥优化算法(SOA)的相关向量机(RVM)径流预测模型(SOA-RVM).选取4个标准测试函数对SOA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,利用SOA优化RVM核宽度因子和超参数,建立SOA-RVM径流预测模型,利用云南省龙潭站年径流及枯水期1～3月月径流预测对SOA-RVM模型进行验证,并将预测结果与RVM、SOA-SVM、SVM、SOA-BP、BP模型进行比较.结果表明,SOA在不同维度条件下仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;SOA-RVM模型对实例年径流和1～3月月径流预测的平均相对误差分别为 1.77％、4.46％、5.40％、4.03％,预测精度优于 RVM、SOA-SVM、SVM、SOA-BP、BP模型.可见SOA-RVM模型具有更好的预测精度,可用于径流预测研究.
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