耦合LASSO回归的HHO-LSVR中长期径流预报模型

韩晓育; 郭颍奎

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为验证LASSO回归在剔除冗余预报因子中的高效性,并探讨基于LASSO回归的哈里斯鹰群算法(HHO)与支持向量回归(SVR)耦合的HHO-LSVR模型的年径流预报效果,利用LASSO回归分别求得各气象因子的拟合系数并以此作为优选预报因子的依据,采用HHO算法来优化选择SVR模型的控制参数进行年径流预报并设置对照模型,利用Friedman检验量化上述两种方法对模型性能的贡献程度.结果显示HHO-LSVR拟合和检验效果均为最优,对照检验结果显示LASSO回归在提升模型性能上占主要地位.与其他预报模型相比较,HHO-LSVR具有较高的预报精度和稳定性,可为实际预报提供支撑.

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来源
《水文》 |2021年第3期|69-74|共6页
作者
韩晓育; 郭颍奎;
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作者单位

黄河水利职业技术学院水利工程学院河南开封 475004;

开封市水生态修复工程技术研究中心河南开封 475004;

华北水利水电大学土木与交通学院河南郑州 450046;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中长期径流预报;
关键词
LASSO回归; 哈里斯鹰群优化算法; 支持向量回归; 年径流预报;

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