【摘 要】
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提高径流预报精度的关键因素是选取合适的预报模型和预报因子。选择支持向量机作为径流预报模型,针对支持向量机模型参数在应用中存在选取困难的缺点,在标准量子粒子群算法中
【机 构】
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南昌工程学院信息工程学院,南昌工程学院水信息协同感知与智能处理重点实验室
【基金项目】
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南昌工程学院研究生创新基金课题（YJSCX20170024）,南昌工程学院大学生创新创业训练计划项目（2017011）
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提高径流预报精度的关键因素是选取合适的预报模型和预报因子。选择支持向量机作为径流预报模型,针对支持向量机模型参数在应用中存在选取困难的缺点,在标准量子粒子群算法中加入早熟判定准则、高斯扰动和自适应权重,提出改进量子粒子群算法（IQPSO）,并使用该算法实现支持向量机参数的自动优选。为了验证效果,分别采用PSO-SVM、QPSO-SVM和径向基神经网络模型预报作对比,并使用多种评价指标进行对比分析。结果表明,使用改进量子粒子群算法优化支持向量机（IQPSO-SVM）模型能够有效提高月径流预报精度。
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