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基于WPT-IDBO-RELM和WPT-IDMO-RELM模型的日径流预测
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作者 李菊 崔东文 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期48-55,85,共9页
为提高日径流时间序列预测精度,改进正则化极限学习机(RELM)的预测性能,对比验证改进蜣螂优化(IDBO)算法和改进侏獴优化(IDMO)算法与其他算法的优化效果,提出了基于小波包变换(WPT)的WPT-IDBO-RELM和WPT-IDMO-RELM日径流时间序列预测模... 为提高日径流时间序列预测精度,改进正则化极限学习机(RELM)的预测性能,对比验证改进蜣螂优化(IDBO)算法和改进侏獴优化(IDMO)算法与其他算法的优化效果,提出了基于小波包变换(WPT)的WPT-IDBO-RELM和WPT-IDMO-RELM日径流时间序列预测模型。对云南省暮底河水库、马鹿塘电站入库日径流进行预测,结果表明WPT-IDBO-RELM和WPT-IDMO-RELM模型对暮底河水库日径流预测的平均绝对百分比误差分别为1.048%、1.015%,对马鹿塘电站日径流预测的平均绝对百分比误差分别为1.493%、1.478%,优于其他对比模型;IDBO、IDMO算法对标准测试函数和实例目标函数的寻优效果均优于其他对比算法,且IDBO、IDMO算法优化效果越好,RELM超参数越优,WPT-IDBO-RELM、WPT-IDMO-RELM模型预测精度越高;WPT可将日径流序列分解为分量更少、规律性更强的子序列分量,在提高预测精度的同时显著降低模型复杂度和计算规模。 展开更多
关键词 日径流预测 正则化极限学习机 改进蜣螂优化算法 改进侏獴优化算法 小波包变换
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