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最小二乘支持向量机模型的改进及其在径流预报中的应用

崔庆  
【摘要】:径流时间序列主要受降雨、天文、下垫面以及人类活动等众多因素共同的影响,因此,径流时间序列呈现出高度复杂的非线性动态空间,同时还具有多年变化的周期性、趋势性以及随机性等。对于这些复杂的问题,传统的预测模型很难解决,为此,本文提出了基于混沌时间序列理论结合最小二乘支持向量机模型(Least Squares Support VectorMachines,简称LS-SVM)以及对LS-SVM算法的优化改进预测方法。通过MATLAB语言编程,建立数学模型,并采用基于小波核的最小二乘支持向量机研究年径流变化。经过分析研究获得如下结果: (1)介绍了一些基本理论和概念。首先介绍了混沌时间序列的基本原理。再分析了相空间重构理论,重点讨论了相空间重构的两个主要参数时间延迟τ以及嵌入维数m的选取方法,即较为全面的介绍了互信息量法求取时间延迟τ以及Cao氏方法求取嵌入维数m的过程。 (2)研究了传统的最小二乘支持向量机模型。首先对最小二乘支持向量机原理以及常见的核函数进行了解释说明,选取高斯径向基函数作为模型的核函数,再利用Lorenz系统进行仿真预测分析,结果表明,仿真试验效果明显,但对预测模型的实例应用还有待进一步的探究。 (3)利用自适应差分进化算法对最小二乘支持向量机模型的参数进行优化选择。首先介绍了差分进化算法的理论,再利用自适应差分进化算法对最小二乘支持向量机模型的两个主要参数进行组合寻优。最后利用经典的Lorenz系统进行检验,同时与传统的最小二乘支持向量机模型进行对比分析。结果表明,经过参数组合寻优选取后的模型预测精度得到了提高。 (4)重新定义选取了最小二乘支持向量机模型的核函数。首先介绍了小波核函数的构造理论,选取小波核函数进行试验,但径流变化极其复杂,对径流序列进行周期性与趋势性的进一步把握,可深入分析径流序列的演变规律极其内在特征。选取的小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数能较好的获取时间序列的波动特性,并能反映年径流量的周期性分布,同时进行误差修正分析,说明模型的预测值是符合径流变化规律,但模型在不同的条件下的适应性还有待进一步的检验。 基于以上对最小二乘支持向量机相关理论的描述,同时实现了各种优化LS-SVM模型的方案,以及在应用过程中结合了相空间重构技术,本文拓宽了对最小二乘支持向量机模型的研究,以及利用最小二乘支持向量机模型对年径流量的研究分析进行了初步的探讨。


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