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基于GRO优化的VMD-HKELM月蒸发量预测方法研究
被引量：
2
1
作者
李菊
崔东文
《水文》
CSCD
北大核心
2024年第5期25-31,共7页
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...
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。方案Ⅰ先对月蒸发量时间序列分解,后划分训练集、测试集;方案Ⅱ先对月蒸发量划分训练集、测试集,再进行时间序列分解。通过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,采用云南省龙潭寨、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。
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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
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职称材料
题名
基于GRO优化的VMD-HKELM月蒸发量预测方法研究
被引量：
2
1
作者
李菊
崔东文
机构
云南开放大学城市建设学院
云南省文山州水务局
出处
《水文》
CSCD
北大核心
2024年第5期25-31,共7页
基金
云南省教育厅教育科学研究基金(2023J0797)
云南省教育厅科学研究基金(2024J0756)。
文摘
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。方案Ⅰ先对月蒸发量时间序列分解,后划分训练集、测试集;方案Ⅱ先对月蒸发量划分训练集、测试集,再进行时间序列分解。通过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,采用云南省龙潭寨、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
Keywords
variational mode decomposition
gold rush optimization algorithm
hybrid kernel extreme learning machine
hyperparam-eter optimization
monthly evaporation forecast
分类号
P332.2 [天文地球—水文科学]
TV124 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GRO优化的VMD-HKELM月蒸发量预测方法研究
李菊
崔东文
《水文》
CSCD
北大核心
2024
2
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