基于奇异谱分析—灰狼优化—支持向量回归混合模型的黑河正义峡月径流预测

发布时间：2023-04-27 03:56

　　水文预报是水资源优化配置的重要前提,而传统预报方法普遍存在预测精度低的问题,为提高水文预报的准确性,提出了一种混合数据驱动模型用于月径流预测,即奇异谱分析—灰狼优化—支持向量回归(SSA-GWO-SVR)模型。该模型通过SSA对径流数据进行去噪处理来提高径流序列的平稳性和可预测性,采用GWO对SVR模型的参数进行联合选优,从而增强模型的泛化能力。通过黑河正义峡的月径流预测进行模型验证,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)和纳什效率系数(NSEC)为模型评价标准。实验结果表明该模型的预测精度明显高于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、持续性模型(PM)、交叉验证-SVR(CV-SVR)和GWOSVR模型,并且它能很好地预测径流峰值,说明该模型是一种可靠的径流预测模型,能够更深入地捕获水文径流的内在特性,为基于数据驱动模型的水文预报提供了一种新方法。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引言
2 研究区域与径流数据
3 研究方法
    3.1 SSA-GWO-SVR模型的建模流程及步骤
    3.2 关键技术
        3.2.1 奇异谱分析（SSA)
        3.2.2 支持向量回归（SVR)
        3.2.3 灰狼优化（GWO)
    3.3 模型评价
4 结果与分析
5 结语



本文编号：3802820