检索结果-南通市图书馆

中国农村水利水电 2024年

作者：邓智予谢静崔东文云南省水利水电勘测设计院有限公司云南省文山州水务局

为提高日含沙量时间序列预测精度，改进深度混合核极限学习机（DHKELM）预测性能，对比验证十种鱼群算法——电鳗觅食优化算法（EEFO）/成吉思汗鲨鱼优化（GKSO）算法/白鲸优化（BWO）算法/白鲨优化（WSO）算法/鲸鱼优化算法（WOA）/金... 详细信息

为提高日含沙量时间序列预测精度，改进深度混合核极限学习机（DHKELM）预测性能，对比验证十种鱼群算法——电鳗觅食优化算法（EEFO）/成吉思汗鲨鱼优化（GKSO）算法/白鲸优化（BWO）算法/白鲨优化（WSO）算法/鲸鱼优化算法（WOA）/金枪鱼优化（TSO）算法/旗鱼优化（SFO）算法/海洋捕食者算法（MPA）/?鱼优化算法（ROA）/蝠鲼觅食优化（MRFO）算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果，提出时变滤波器经验模态二次分解(TVFEMDⅡ)-十种鱼群算法-DHKELM日含沙量时间序列预测模型。首先，利用TVFEMDⅡ对日含沙量时间序列进行分解处理，得到若干分解分量，合理划分训练集和预测集；其次，基于各分量训练集构建DHKELM超参数优化实例目标函数，同时选取8个基准测试函数作为对比验证函数，利用十种鱼群算法分别对基准测试函数和实例目标函数进行极值寻优与对比分析。最后，建立TVFEMDⅡ-十种鱼群算法-DHKELM模型，通过云南省龙潭站汛期日含沙量预测实例对各模型进行验证。结果表明：（1）十种鱼群算法对基准测试函数寻优总排名与对实例目标函数寻优总排名仅有10%相同，总体上EEFO、GKSO寻优效果较好，ROA、WSO较差。（2）十种鱼群算法对实例目标函数寻优总排名与十种鱼群算法优化的各模型预测精度总排名基本一致，表明鱼群算法极值寻优能力越强，其优化获得的DHKELM超参数越优，由此构建的预测模型性能越好，日含沙量预测精度越高。（3）TVFEMDⅡ-十种鱼群算法-DHKELM模型对实例日含沙量预测的平均绝对百分比误差（MAPE）在0.927%～1.583%之间，模型计算规模小、预测精度高、稳健性能好，具有较好的实用价值和意义。（4）在分解分量十分有限的情形下，TVFEMDⅡ能将复杂的日含沙量时间序列分解为更具规律、更易建模预测的模态分量，大大改进时间序列分解效果，显著提升日含沙量预测精度。

关键词：日含沙量预测时变滤波器经验模态分解二次分解十种鱼群算法深度混合核极限学习机函数优化

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