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基于“十二生肖”算法优化的加权极限学习机月径流预测
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作者 韩艳 崔东文 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1-10,共10页
为提高月径流时间序列预测精度,改进加权极限学习机(WELM)预测性能,对比验证“十二生肖”算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果,提出经验小波变换二次分解(EWT^(Ⅱ))技术-“十二生肖”算法-WELM月径流时间序列预测模型.首先,... 为提高月径流时间序列预测精度,改进加权极限学习机(WELM)预测性能,对比验证“十二生肖”算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果,提出经验小波变换二次分解(EWT^(Ⅱ))技术-“十二生肖”算法-WELM月径流时间序列预测模型.首先,利用经验小波变换(EWT)对月径流时间序列进行分解处理,得到EWT_(1)、EWT_(2)两个分解分量;采用模糊熵(FuzzyEn)计算EWT_(1)、EWT_(2)分量的模糊熵值,利用EWT^(Ⅱ)对模糊熵值较大的EWT_(1)分量进行二次分解,得到EWT_(1-1)~EWT_(1-3)三个分量.其次,基于EWT_(1-1)~EWT_(1-3)、EWT_(2)分量训练集构建4个WELM输入层权值和隐含层偏差(超参数)优化的实例目标函数,同时选取6个基准测试函数作为对比验证函数,利用“十二生肖”算法分别对6个基准测试函数和4个实例目标函数进行极值寻优与对比分析.最后,建立EWT^(Ⅱ)-“十二生肖”算法-WELM模型,通过云南省南洞地下河月径流预测实例对12种模型进行验证.结果表明:“十二生肖”算法对6个基准测试函数寻优的总排名与对4个实例目标函数寻优的总排名不一致,总体上冠豪猪优化算法(CPO)、野狗优化算法(DOA)寻优效果较好,变色龙算法(CSA)、天牛须搜索算法(BAS)、自学羚羊迁徙算法(SAMA)寻优效果较差;“十二生肖”算法对4个实例目标函数寻优的总排名与12种模型预测精度总排名基本一致,表明“十二生肖”算法极值寻优能力越强,获得的WELM超参数越优,所构建的预测模型性能越好;EWT^(Ⅱ)-CPO/CSO/DOA/CapSA/WHO-WELM模型预测的E_(MAP)、E_(MA)、E_(RMS)分别在0.422%~0.485%、0.022~0.026m^(3)/s、0.028~0.032m^(3)/s之间,优于其他对比模型,具有更好的预测效果. 展开更多
关键词 月径流预测 经验小波变换 二次分解 “十二生肖”算法 加权极限学习机 函数优化
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