鸟群算法-投影寻踪回归模型在多元变量年径流预测中的应用

崔东文; 金波

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鸟群算法-投影寻踪回归模型在多元变量年径流预测中的应用

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利用投影寻踪回归(PPR)模型进行年径流预测.针对PPR模型矩阵参数难以确定的不足,利用一种新型群体智能仿生算法——鸟群算法(BSA)优化PPR模型矩阵参数,提出BSA-PPR预测模型,以新疆伊犁河雅马渡站年径流预测为例进行实例研究,并构建BSA-SVM模型作对比.利用实例前17年资料对模型进行训练,后6年资料进行预测.结果表明:BSA-PPR模型对实例后6年年径流预测的平均相对误差绝对值为5.99％,精度优于BSA-SVM模型及相关文献,具有较高的预测精度和泛化能力.该模型及方法可解决其他相关回归预测问题,具有良好的应用前景.

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来源
《人民珠江》 |2016年第11期|26-30|共5页
作者
崔东文; 金波;
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作者单位

云南省文山州水务局,云南文山663000;

云南省文山州水务局,云南文山663000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 P378+.2;
关键词
径流预测; 鸟群算法; 投影寻踪回归; 参数优化;

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