基于AEO-Schumacher-Usher模型的径流及地下水位预测

发布时间：2021-01-22 01:40

　　为拓展生长模型在径流及地下水位预测中的应用范畴,提高模型预测精度,提出人工生态系统优化（AEO）算法-组合生长预测模型。选取6个标准测试函数和本文Schumacher、Usher模型参数优化实例对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法、教学优化（TLBO）算法、粒子群优化（PSO）算法的仿真结果进行比较。基于Schumacher、Usher单一生长函数构建Schumacher-Usher组合生长模型,针对组合模型参数及权重系数选取困难的实际问题,利用AEO算法同时对组合模型参数和权重系数进行优化,提出AEO-Schumacher-Usher组合生长预测模型,并构建AEO-Schumacher、AEO-Usher、AEO-SVM模型作对比,以文献径流及地下水位预测为例进行实例验证。结果表明,AEO算法寻优精度优于WOA、GWO、TLBO、PSO算法,具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。AEO-Schumacher-Usher模型对两个实例预测的平均相对误差绝对值分别为2.32%、0.15%,预测精度优于AEO-Schumacher、AEO-Us... 

【文章来源】：中国农村水利水电. 2020,(11)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 研究背景
2 人工生态系统优化算法-组合生长预测模型
    2.1 人工生态系统优化算法
    2.2 组合生长模型
        （1）Schumacher模型。
        （2）Usher模型。
    2.3 组合生长模型结构及预测实现步骤
3 实例应用
    3.1 数据来源及分析
    3.2 算法验证
        3.2.1 标准测试函数仿真验证
        3.2.2 实例问题优化
    3.3 预测及分析
4 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]Usher模型在垃圾土沉降预测中的应用[J]. 张玉杰,郝增韬,谭进.  长安大学学报(自然科学版). 2012(04)
[2]年均径流预测的遗传神经网络模型研究[J]. 吴海波,赵晓慎,王文川.  人民黄河. 2012(04)
[3]基于加权秩次集对分析法的年径流预报模型[J]. 王延亭,王建群,张玉杰.  水电能源科学. 2012(03)
[4]水库流域年均径流模型的灰色神经网络分析[J]. 万星,丁晶,廖杰.  水力发电. 2005(04)
[5]广义Schumacher模型的改进及其应用[J]. 洪伟,吴承祯,闫淑君.  应用生态学报. 2004(02)



本文编号：2992292