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基于WPT-ITTA-RELM/ELM/LSSVM模型的日径流预测研究

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三峡大学学报（自然科学版） 2024年第4期46卷 16-24页

作者：董欣林崔东文文山州清水河水利枢纽工程管理局云南文山663000 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高日径流预测精度,验证改进足球战术算法(ITTA)寻优正则化极限学习机(RELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数对日径流预测精度的影响,提出小波包分解(WPT)-ITTA-RELM/ELM/LSSVM时间序列预测模型,并通过德厚大型... 详细信息

为提高日径流预测精度,验证改进足球战术算法(ITTA)寻优正则化极限学习机(RELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数对日径流预测精度的影响,提出小波包分解(WPT)-ITTA-RELM/ELM/LSSVM时间序列预测模型,并通过德厚大型水库入库日径流预测实例进行验证.首先,利用WPT分解处理日径流时序数据,以获得更具规律的子序列分量;其次,通过典型测试函数和RELM/ELM/LSSVM超参数寻优适应度函数对ITTA寻优能力进行检验,并与基本足球战术算法(TTA)、灰狼优化(GWO)算法、倭黑猩猩优化(BO)算法、黏菌算法(SMA)、鲸鱼优化算法(WOA)的优化结果作对比;最后,建立WPT-ITTA-RELM/ELM/LSSVM模型对实例日径流进行预测,并构建WPT-TTA/GWO/BO/SMA/WOA-RELM、WPT-TTA/GWO/BO/SMA/WOA-ELM、WPT-TTA/GWO/BO/SMA/WOA-LSSVM、WPT-RELM/ELM/LSSVM作对比分析模型.结果表明:对于高维和低维优化问题,ITTA寻优精度均优于TTA、GWO、BO、SMA、WOA,表明通过Levy飞行策略及平衡系数等的改进,可有效提高ITTA全局搜索性能和全局、局部平衡能力.WPT-ITTA-RELM、WPT-ITTA-ELM模型对实例日径流预测的平均绝对百分比误差(E_(MAP))分别为0.521%与0.604%,平均绝对误差(E MA)分别为0.024 m^(3)/s与0.025 m^(3)/s,纳什效率系数(E_(NS))均为0.9992,优于其他对比模型;其中WPT-ITTA-ELM模型运行时间较长,不利于大容量样本的预测研究.对于RELM/ELM超参数高维寻优,ITTA优化效果最好,SMA、TTA次之,GWO、BO、WOA优化效果较差;对于LSSVM超参数低维寻优,由于优化维度低、问题简单,ITTA等6种算法均具有较好的优化效果,但ITTA优化效果最好.

关键词：日径流预测极限学习机最小二乘支持向量机改进足球战术算法小波包变换超参数优化

基于数据分解与斑马算法优化的混合核极限学习机月径流预测

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长江科学院院报 2024年第6期41卷 42-50页

作者：李菊崔东文云南开放大学城市建设学院昆明650500 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高月径流预测精度,改进混合核极限学习机(HKELM)预测性能,提出小波包分解(WPT)-斑马优化算法(ZOA)-HKELM组合模型。利用WPT处理月径流时序数据,构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;通过ZOA优化HKELM超参数(... 详细信息

为提高月径流预测精度,改进混合核极限学习机(HKELM)预测性能,提出小波包分解(WPT)-斑马优化算法(ZOA)-HKELM组合模型。利用WPT处理月径流时序数据,构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;通过ZOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立WPT-ZOA-HKELM组合模型,并构建WPT-遗传算法(GA)-HKELM、WPT-灰狼优化(GWO)算法-HKELM、WPT-鲸鱼优化算法(WOA)-HKELM、WPT-ZOA-极限学习机(ELM)、WPT-ZOA-最小二乘支持向量机(LSSVM)、ZOA-HKELM作对比模型,通过黑河流域莺落峡、讨赖河水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:(1)莺落峡、讨赖河水文站月径流时间序列WPT-ZOA-HKELM模型预测的平均绝对百分比误差分别为1.054%、0.761%,决定系数均达0.999 9,优于其他对比模型,具有更高的预测精度,预测效果更好。(2)利用ZOA优化HKELM超参数,可提高HKELM预测性能,优化效果优于GWO、WOA、GA。(3)预测模型能充分发挥WPT、ZOA和HKELM优势,提高月径流预测精度;在相同分解和优化情形下,HKELM的预测性能优于ELM、LSSVM。

关键词：月径流预测时间序列斑马优化算法混合核极限学习机小波包变换超参数优化

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基于EWT-EVO/CDO-GPR模型的三峡入库月径流预测

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三峡大学学报(自然科学版) 2024年

作者：徐荣华崔东文云南省水利水电投资有限公司云南省文山州水务局

为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法... 详细信息

为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法原理,利用EVO、CDO优化GPR超参数;最后利用优化获得的最佳超参数建立EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型对月径流各分量进行预测,重构后得到最终预测结果,并构建基于粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)优化的EWT-PSO-GPR、EWT-GA-GPR模型,基于支持向量机(SVM)、BP神经网络的EWT-EVO-SVM、EWT-CDO-SVM、EWT-EVO-BP、EWT-CDO-BP模型,基于小波变换(WT)的WT-EVO-GPR、WT-CDO-GPR模型,基于经验模态分解(EMD)的EMD-EVO-GPR、EMD-CDOGPR模型和EWT-GPR、EVO-GPR、CDO-GPR模型作对比分析,通过三峡2009—2022年入库月径流时序数据对各模型进行验证.结果表明:EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型预测的平均绝对百分比误差分别为0.689%、0.699%,决定系数均为0.9999,优于其他对比模型,具有更好的预测效果;EWT兼顾WT、EMD优势,可将月径流时序数据分解为更具规律的子分量,显著提升模型性能,分解效果优于WT、EMD;EVO、CDO对GPR超参数的寻优效果优于PSO、GA,通过超参数寻优,显著提升了GPR性能;在相同情形下,GPR预测性能要优于SVM、BP.

关键词：月径流预测高斯过程回归能量谷优化算法切尔诺贝利灾难优化算法经验小波变换三峡

基于GRO优化的VMD-HKELM月蒸发量预测方法研究

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水文 2024年

作者：李菊崔东文云南开放大学城市建设学院云南省文山州水务局

水面蒸发预测对于水库水量预测、区域水量平衡分析和水资源量核算等具有重要意义。水面蒸发量预测影响因素众多，并最终体现在随时间变化的蒸发量监测数据中。为此，基于淘金热（GRO）算法优化变分模态分解（VMD）-混合核极限学习机（HK... 详细信息

水面蒸发预测对于水库水量预测、区域水量平衡分析和水资源量核算等具有重要意义。水面蒸发量预测影响因素众多，并最终体现在随时间变化的蒸发量监测数据中。为此，基于淘金热（GRO）算法优化变分模态分解（VMD）-混合核极限学习机（HKELM）提出两种方案，即方案Ⅰ对月蒸发量先时间序列分解，后划分训练集、测试集；方案Ⅱ对月蒸发量先划分训练集、测试集，再进行时间序列分解。并运用一种新型元启发式算法对分解技术VMD、预测器HKELM超参数进行目标寻优并建立多种模型，通过云南省龙潭寨、西洋街水文站月蒸发量预测实例对方案Ⅰ、方案Ⅱ各模型进行检验。结果表明：方案Ⅰ各模型性能优于方案Ⅱ，各模型的拟合精度和预测精度总体上随分解分量数的增加而提高，但方案Ⅰ使用了测试集信息，导致预测精度虚高；方案Ⅱ各模型具有较好的预测精度和稳健性能，其用于月蒸发量时间序列预测是可行的，反映出客观真实的预测效果，具有较好的实用价值和意义。

关键词：变分模态分解淘金热优化算法混合核极限学习机超参数优化月蒸发量预测

基于TVFEMD-十种鱼群算法-DHKELM模型的日含沙量预测

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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

多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测

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中国农村水利水电 2024年第6期 1-9,20页

作者：刀海娅程刚崔东文云南省水利水电勘测设计研究院云南昆明650021 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和... 详细信息

为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和2个高频分量,并构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;其次,简要介绍COA算法原理,基于Circle映射等策略对COA进行改进,提出ICOA算法,通过8个典型函数对ICOA算法进行仿真验证,并与基本COA算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化算法(GWO)作对比,旨在验证ICOA算法的优化性能;最后,利用ICOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立MWPT-ICOA-HKELM模型,并构建MWPT-COA-HKELM、MWPT-WOA-HKELM、MWPT-GWO-HKELM、小波包变换(WPT)-ICOA-HKELM、小波变换(WT)-ICOA-HKELM、MWPT-ICOA-BP模型作对比分析,通过云南省景东、把边水文站2016-2020年日径流时间序列多步预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)ICOA具有较好的改进效果,仿真精度优于COA、WOA、GWO算法。(2)MWPT-ICOA-HKELM模型预测效果优于其他对比模型,其对实例单步预测效果“最好”,超前3步和超前5步“较好”,超前7步“较差”,预测精度随预测步长的增加而降低。(3)利用ICOA优化HKELM超参数,可显著提高HKELM预测性能,超参数优化效果优于COA、WOA、GWO算法。

关键词：日径流预测多极小波包变换改进浣熊优化算法混合核极限学习机超参数优化

基于WPT-ARO-DBN/WPT-EPO-DBN模型的月含沙量多步预测

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人民珠江 2024年第3期45卷 69-78页

作者：高雪梅崔东文云南省文山州水利电力勘察设计院云南文山663000 云南省文山州水务局云南文山663000

准确的含沙量多步预测对于区域水土流失治理、防洪减灾等具有重要意义。为提高含沙量多步预测精度,改进深度信念网络(DBN)的预测性能,基于小波包变换(WPT),分别提出人工兔优化(ARO)算法、鹰栖息优化(EPO)算法与DBN组合的月含沙量多步预... 详细信息

准确的含沙量多步预测对于区域水土流失治理、防洪减灾等具有重要意义。为提高含沙量多步预测精度,改进深度信念网络(DBN)的预测性能,基于小波包变换(WPT),分别提出人工兔优化(ARO)算法、鹰栖息优化(EPO)算法与DBN组合的月含沙量多步预测模型,通过云南省龙潭站月含沙量时序数据对模型进行验证。首先利用WPT对实例月含沙量时序数据进行3层分解处理,得到8个更具规律的子序列分量;其次介绍ARO、EPO算法原理,利用ARO、EPO对DBN隐藏层神经元数等超参数进行寻优,建立WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN预测模型,并构建WPT-PSO(粒子群算法)-DBN、WPT-DBN作对比分析模型;最后利用4种模型对各子序列分量进行预测,将预测值叠加得到最终月含沙量多步预测结果。结果表明:(1)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型对实例超前1步—超前4步月含沙量具有满意的预测效果,对超前5步具有较好的预测结果,对超前6步、超前7步的预测效果一般,对超前8步的预测精度较差,已不能满足预测精度需求;(2)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型的多步预测效果要优于WPT-PSO-DBN模型,远优于WPT-DBN模型,具有更高的预测精度、更好的泛化能力和更大的预测步长;(3)ARO、EPO能有效优化DBN超参数,提高DBN预测性能,优化效果优于PSO,WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型能充分发挥WPT、新型群体智能算法和DBN网络优势,提高月含沙量多步预测精度,且预测精度随着预测步数的增加而降低。

关键词：月含沙量预测深度信念网络人工兔优化算法鹰栖息优化算法小波包变换组合模型

基于数据分解与NARX优化的滇池COD_(Mn)时间序列预测

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人民珠江 2024年第7期45卷 92-100页

作者：王永顺崔东文云南省水文水资源局文山分局云南文山661100 云南省文山州水务局云南文山663000

高锰酸盐指数(COD_(Mn))是衡量水体受还原性物质污染程度的重要指标之一。为提高COD_(Mn)预测精度,结合小波包变换(WPT)、成功历史智能优化(SHIO)算法和非线性自回归神经网络(NARX),提出WPT-SHIO-NARX COD_(Mn)时间序列预测模型。首先利... 详细信息

高锰酸盐指数(COD_(Mn))是衡量水体受还原性物质污染程度的重要指标之一。为提高COD_(Mn)预测精度,结合小波包变换(WPT)、成功历史智能优化(SHIO)算法和非线性自回归神经网络(NARX),提出WPT-SHIO-NARX COD_(Mn)时间序列预测模型。首先利用WPT将COD_(Mn)时间序列分解为1个周期项分量和3个波动项分量;然后简要介绍SHIO原理,利用SHIO对NARX输入延时阶数等超参数进行调优;最后基于调优获得的超参数建立WPT-SHIO-NARX模型对COD_(Mn)周期项及波动项分量进行预测,重构后得到最终预测结果,并构建WPT-粒子群优化算法(PSO)-NARX、WPT-遗传算法(GA)-NARX、WPT-NARX、SHIO-NARX、WPT-SHIO-极限学习机(ELM)、WPT-SHIO-BP神经网络模型作对比分析,并以滇池西苑隧道断面、观音山断面2004—2015年逐周COD_(Mn)监测数据对各模型进行验证。结果表明:WPT-SHIO-NARX模型具有较好的预测性能,西苑隧道、观音山在未来1周、未来2周(半月)COD_(Mn)预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为0.108%和0.045%、0.151%和0.165%,对未来4周(1月)COD_(Mn)预测的MAPE分别为1.383%、0.809%,对未来8周(2月)COD_(Mn)预测的MAPE分别为6.180%、4.573%,预测精度优于其他对比模型;WPT能将COD_(Mn)时序数据分解为更具规律的子序列分量,提高模型预测精度;SHIO能有效优化NARX超参数,显著提升NARX性能,优化效果优于GA、PSO;NARX网络具有延时和反馈机制,更适用于时间序列预测,其预测效果优于ELM、BP网络。

关键词： COD_(Mn)预测非线性自回归神经网络成功历史智能优化算法小波包变换滇池

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着力打造“家门口”的好医院

人口与健康 2024年第6期 78-79页

作者：王世光盘朝银云南省文山州麻栗坡县卫生健康局

近年来,云南省文山州麻栗坡县不断健全完善医疗卫生服务体系,促进优质医疗资源扩容和均衡布局,努力达到治疗效果最优、经济效率最高、治疗体验最佳。尤其是八布乡在如何打造“家门口”的好医院方面不断探索,让群众在家门口看好病。

关键词：云南省文山州麻栗坡县着力打造均衡布局效率最高健全完善如何打造医院