基于小波变换的LSSVM月径流预报研究

发布时间：2017-08-07 15:43

  本文关键词：基于小波变换的LSSVM月径流预报研究

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【摘要】：水资源是人类赖以生存的物质保证,径流量的大小与水资源的开发利用具有十分紧密的联系,径流量的预测结果对制定该地区防洪、抗旱、水库的优化调度等策略具有十分重要的指导意义。但由于其受到各种因素错综复杂的影响,对径流预测的研究已成为国内外学者研究的热点和难点。本文以玛纳斯河红山嘴站55a实测径流数据为研究对象,首先采用统计学理论对径流量的年际和年内变化进行分析,可以发现该流域径流量的年际变化比较稳定,但年内分配很不均衡,在时空上集中程度高,使得夏季山区容易爆发洪水,其他季节和平原地区出现干旱缺水等现象,因此本文对月径流实测资料进行预测研究。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对月径流时间序列进行预测,针对惩罚因子C和核函数参数?严重影响模型预测性能的问题,利用果蝇算法(FOA)优化该参数,并通过与粒子群算法优化该参数的径流预测模型相对比,仿真结果表明果蝇算法有一定的优越性。对于果蝇算法寻优过程搜索步长始终不变的问题,提出了变步长的果蝇搜索算法(VSFOA),该方法提高了寻优的速度,具有较好的预测效果。各种不同因素的综合作用使得径流时间序列具有较高的非平稳特性,小波分析方法是一种很好的时频分析技术,可以将非平稳的径流时间序列分解成相对较平稳的系数序列进行预测,以消弱各频率分量之间的相互影响,并充分探究出原始径流数据内部所蕴含的信息。因此,将小波变换(WT)与LSSVM模型相耦合,构成WT-VSFOA-LSSVM模型进行月径流预测,仿真结果表明耦合的模型月径流预测绝对误差相对平缓,预测精度有明显的提高,能够达到水文预报的甲级标准,可用于作业预报,能够为水库的安全运行、科学管理及合理分配提供较可靠的数据支持。
【关键词】：径流预测 最小二乘支持向量机 参数优化 果蝇算法 小波变换
【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P338
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 第一章 绪论7-16
• 1.1 课题研究的背景与意义7-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 回归分析方法10
• 1.2.2 时间序列预测方法10-11
• 1.2.3 模糊分析方法11
• 1.2.4 灰色系统预测方法11
• 1.2.5 人工神经网络预测方法11-12
• 1.2.6 组合预测方法12-13
• 1.3 LSSVM在径流预测中的研究现状13-14
• 1.4 存在问题和研究方向14
• 1.5 本文的主要研究内容14-16
• 第二章 流域特性分析16-27
• 2.1 流域的统计特性分析16-21
• 2.1.1 径流的年际变化16-18
• 2.1.2 径流量的年内变化18-21
• 2.2 径流时间序列的小波分析21-26
• 2.2.1 小波的定义22
• 2.2.2 小波变换及重构22-24
• 2.2.3 Mallat算法24-25
• 2.2.4 常用的小波函数25
• 2.2.5 小波方差25-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第三章 SVM与LSSVM理论27-35
• 3.1 支持向量机27-32
• 3.1.1 支持向量分类机27-30
• 3.1.2 支持向量回归机30-32
• 3.2 最小二乘支持向量机32-34
• 3.3 核函数的选择34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 果蝇优化算法及其改进的LSSVM月径流预报研究35-55
• 4.1 演化式计算与群体智能35
• 4.2 果蝇的觅食行为与果蝇算法35-37
• 4.2.1 果蝇的觅食方法35-36
• 4.2.2 果蝇算法36-37
• 4.3 FOA优化LSSVM算法37-47
• 4.3.1 果蝇优化LSSVM的基本思想37
• 4.3.2 FOA-LSSVM算法的具体步骤37-39
• 4.3.3 FOA-LSSVM算法的径流预测39-43
• 4.3.4 FOA-LSSVM与PSO-LSSVM在月径流预测应用中的对比43-47
• 4.4 递减步长果蝇算法优化LSSVM的月径流预测47-49
• 4.4.1 递减步长果蝇算法47
• 4.4.2 VSFOA在月径流预测中的应用47-49
• 4.5 基于小波变换的VSFOA-LSSVM径流预测49-54
• 4.6 本章小结54-55
• 第五章 总结与展望55-57
• 5.1 总结55-56
• 5.2 展望56-57
• 参考文献57-61
• 攻读硕士期间完成和录用相关文献列表61-62
• 致谢62-64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 李伟;南新元;吴琼;;生物氧化提金中基于PSO-LSSVM的氧化还原电位建模研究[J];贵金属;2014年04期

2 王文川;和吉;邱林;;基于PSO的SVM年径流预报模型研究[J];人民黄河;2012年04期

3 张丽;王悦钰;白雪莲;;主成分回归在径流预测中的应用[J];人民黄河;2012年05期

4 马金凤;杨广;;基于自回归滑动平均模型的玛纳斯河洪水预报[J];石河子大学学报(自然科学版);2010年02期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 马培衢;农业水资源有效配置的经济分析[D];华中农业大学;2008年

2 赵铜铁钢;考虑水文预报不确定性的水库优化调度研究[D];清华大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李抗彬;新疆下坂地水库冰雪融水径流预报模型研究[D];西安理工大学;2007年

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本文编号：635427