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多组群教学优化算法-神经网络-支持向量机组合模型在径流预测中的应用
被引量：
30
1
作者
崔东文
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2019年第4期41-48,84,共9页
采用5个标准测试函数对多组群教学优化(MGTLO)算法进行仿真验证,并将仿真结果与基本教学优化(TLBO)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行对比。利用MGTLO算法搜寻基于广义回归神经网络(GRNN...
采用5个标准测试函数对多组群教学优化(MGTLO)算法进行仿真验证,并将仿真结果与基本教学优化(TLBO)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行对比。利用MGTLO算法搜寻基于广义回归神经网络(GRNN)、径向基神经网络(RBF)、支持向量机(SVM)模型单元的组合模型的最佳模型参数和组合权重系数,提出MGTLO-GRNN-RBF、MGTLO-GRNN-SVM、MGTLO-RBF-SVM、MGTLO-GRNN-RBF-SVM 4种组合预测模型,以新疆伊犁河雅马渡水文站和云南省某水文站年径流量预测为例进行了实例分析,并将预测结果与MGTLO-GRNN、MGTLO-RBF、MGTLO-SVM和GRNN、RBF、SVM 6种单一模型的结果进行对比分析。结果表明:MGTLO算法寻优精度优于TLBO、SFLA、DE和PSO算法,具有较好的收敛速度和全局极值寻优能力;组合模型融合了MGTLO算法与GRNN、RBF、SVM模型单元的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于单一模型;MGTLO算法能有效优化各组合模型的相关参数和权重系数,MGTLO-GRNN-RBF-SVM模型预测精度最高。
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关键词
径流预测
多组群教学优化算法
广义回归神经网络
径向基神经网络
支持向量机
参数
优化
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职称材料
基于多组群教学优化的随机森林预测模型及应用
被引量：
13
2
作者
李月玉
崔东文
高增稳
《人民长江》
北大核心
2019年第7期83-86,91,共5页
为有效提高水文预测预报精度,提出了一种基于多组群教学优化(MGTLO)的随机森林(RF)预测方法,利用MGTLO算法对RF两个关键参数进行优化,构建MGTLO-RF预测模型,并与基于MGTLO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络两种常规预测模型作对比...
为有效提高水文预测预报精度,提出了一种基于多组群教学优化(MGTLO)的随机森林(RF)预测方法,利用MGTLO算法对RF两个关键参数进行优化,构建MGTLO-RF预测模型,并与基于MGTLO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络两种常规预测模型作对比分析。以云南省龙潭站月径流和年径流预测为例进行实例研究,利用前44 a和后10 a资料对MGTLO-RF等3种模型进行训练和预测。结果表明:所提出的MGTLO-RF模型具有更好的预测精度和泛化能力,可作为水文预测预报和相关预测研究的一种有效工具。
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关键词
径流预测
多组群教学优化算法
随机森林
参数
优化
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职称材料
题名
多组群教学优化算法-神经网络-支持向量机组合模型在径流预测中的应用
被引量：
30
1
作者
崔东文
机构
云南省文山州水务局
出处
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2019年第4期41-48,84,共9页
文摘
采用5个标准测试函数对多组群教学优化(MGTLO)算法进行仿真验证,并将仿真结果与基本教学优化(TLBO)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行对比。利用MGTLO算法搜寻基于广义回归神经网络(GRNN)、径向基神经网络(RBF)、支持向量机(SVM)模型单元的组合模型的最佳模型参数和组合权重系数,提出MGTLO-GRNN-RBF、MGTLO-GRNN-SVM、MGTLO-RBF-SVM、MGTLO-GRNN-RBF-SVM 4种组合预测模型,以新疆伊犁河雅马渡水文站和云南省某水文站年径流量预测为例进行了实例分析,并将预测结果与MGTLO-GRNN、MGTLO-RBF、MGTLO-SVM和GRNN、RBF、SVM 6种单一模型的结果进行对比分析。结果表明:MGTLO算法寻优精度优于TLBO、SFLA、DE和PSO算法,具有较好的收敛速度和全局极值寻优能力;组合模型融合了MGTLO算法与GRNN、RBF、SVM模型单元的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于单一模型;MGTLO算法能有效优化各组合模型的相关参数和权重系数,MGTLO-GRNN-RBF-SVM模型预测精度最高。
关键词
径流预测
多组群教学优化算法
广义回归神经网络
径向基神经网络
支持向量机
参数
优化
Keywords
runoff forecasting
multi-group teaching optimization algorithm
generalized regression neural network
radial basis function neural network
support vector machine
parameter optimization
分类号
TV213 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于多组群教学优化的随机森林预测模型及应用
被引量：
13
2
作者
李月玉
崔东文
高增稳
机构
昆明理工大学城市学院
云南省文山州水务局
出处
《人民长江》
北大核心
2019年第7期83-86,91,共5页
基金
云南省应用基础研究重点基金项目(2017FA022)
院士工作站建设专项(2015IC013)
云南省创新团队建设专项(YKRF2017-07-26)
文摘
为有效提高水文预测预报精度,提出了一种基于多组群教学优化(MGTLO)的随机森林(RF)预测方法,利用MGTLO算法对RF两个关键参数进行优化,构建MGTLO-RF预测模型,并与基于MGTLO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络两种常规预测模型作对比分析。以云南省龙潭站月径流和年径流预测为例进行实例研究,利用前44 a和后10 a资料对MGTLO-RF等3种模型进行训练和预测。结果表明:所提出的MGTLO-RF模型具有更好的预测精度和泛化能力,可作为水文预测预报和相关预测研究的一种有效工具。
关键词
径流预测
多组群教学优化算法
随机森林
参数
优化
Keywords
runoff forecasting
multi-group teaching-learning optimization algorithm
random forest
parameter optimization
分类号
P33 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多组群教学优化算法-神经网络-支持向量机组合模型在径流预测中的应用
崔东文
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2019
30
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多组群教学优化的随机森林预测模型及应用
李月玉
崔东文
高增稳
《人民长江》
北大核心
2019
13
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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