基于魚群優(yōu)化支持向量機的水文預測系統(tǒng).pdf

1、隨著全球溫室效益日益加劇，水災害頻繁出現(xiàn)，水文工作越來越受到重視。而對于水文工作來說，水文預報在防汛、抗旱、水資源開發(fā)利用、國民經(jīng)濟建設和國防等領域起著舉足輕重的作用。因此水文預測的研究是非常必要的。
　　 本文在深入分析比較各種水文預報方法的基礎上，提出了一種改進的支持向量機算法并應用于水文預測中。首先，系統(tǒng)地介紹了水文預測中常用的預測方法及手段，并對幾種常用方法和手段的特點進行了分析。其次，闡述了支持向量機的理論基礎和原理，

2、給出了支持向量機回歸模型。而后，著重闡述了利用人工魚群算法對支持向量機訓練算法的改進，并提出了基于人工魚群優(yōu)化的支持向量機算法，闡述了核函數(shù)、模型參數(shù)的選擇等，建立了基于人工魚群優(yōu)化的支持向量機的拉薩河流域水文預報系統(tǒng)模型，并與標準的支持向量機預測模型進行對比。實驗結(jié)果表明，基于人工魚群優(yōu)化的支持向量機的訓練算法的訓練速度優(yōu)于標準的支持向量機的訓練算法，能夠為水文預報提供更準確更快捷的技術(shù)支持，解決了水文預報中人工處理及預報費時多問題，