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WPD-COA-EL M模型在汛期月降水量时间序列预测中的应用研究
被引量：
6
1
作者
杨琼波
崔东文
《水文》
CSCD
北大核心
2023年第1期17-23,共7页
针对月降水量时间序列多尺度非平稳性特点,提出小波包分解(WPD)-白骨顶鸟优化算法(COA)-极限学习机(ELM)相融合的降水量预测模型。首先,利用WPD将非平稳月降水量时间序列分解为若干子序列分量;然后在不同维度条件下利用6个典型函数对CO...
针对月降水量时间序列多尺度非平稳性特点,提出小波包分解(WPD)-白骨顶鸟优化算法(COA)-极限学习机(ELM)相融合的降水量预测模型。首先,利用WPD将非平稳月降水量时间序列分解为若干子序列分量;然后在不同维度条件下利用6个典型函数对COA进行仿真测试;利用COA优化ELM输入层权值和隐含层偏值,对每一个子序列分量分别建立COA-ELM模型进行预测,将预测结果叠加重构后即为最终预测结果;最后,以云南省龙潭站汛期和主汛期月降水量数据为例进行实验,并与WPD-COA-BP、WPD-ELM、WPD-BP预测模型进行比较。结果表明:COA在不同维度条件下均具有较好的寻优精度和全局搜索能力。WPD-COA-ELM模型对实例汛期、主汛期月降水量时间序列预测的平均绝对百分比误差分别为3.91%、3.59%,预测精度优于WPD-COA-BP模型,远优于WPD-ELM.WPD-BP模型。WPD能科学降低月降水时间序列数据的复杂性,提高预测效果;COA能有效优化ELM输入层权值和隐含层偏值,提高ELM网络性能。
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关键词
降水量预测
小波包分解
白骨顶鸟优化算法
极限学习机
仿真测试
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职称材料
题名
WPD-COA-EL M模型在汛期月降水量时间序列预测中的应用研究
被引量：
6
1
作者
杨琼波
崔东文
机构
云南省水文水资源局红河分局
云南省文山州水务局
出处
《水文》
CSCD
北大核心
2023年第1期17-23,共7页
文摘
针对月降水量时间序列多尺度非平稳性特点,提出小波包分解(WPD)-白骨顶鸟优化算法(COA)-极限学习机(ELM)相融合的降水量预测模型。首先,利用WPD将非平稳月降水量时间序列分解为若干子序列分量;然后在不同维度条件下利用6个典型函数对COA进行仿真测试;利用COA优化ELM输入层权值和隐含层偏值,对每一个子序列分量分别建立COA-ELM模型进行预测,将预测结果叠加重构后即为最终预测结果;最后,以云南省龙潭站汛期和主汛期月降水量数据为例进行实验,并与WPD-COA-BP、WPD-ELM、WPD-BP预测模型进行比较。结果表明:COA在不同维度条件下均具有较好的寻优精度和全局搜索能力。WPD-COA-ELM模型对实例汛期、主汛期月降水量时间序列预测的平均绝对百分比误差分别为3.91%、3.59%,预测精度优于WPD-COA-BP模型,远优于WPD-ELM.WPD-BP模型。WPD能科学降低月降水时间序列数据的复杂性,提高预测效果;COA能有效优化ELM输入层权值和隐含层偏值,提高ELM网络性能。
关键词
降水量预测
小波包分解
白骨顶鸟优化算法
极限学习机
仿真测试
Keywords
precipitation forecast
wavelet packet decomposition
coot optimization algorithms
extreme learning machine
simulation test
分类号
P457.6 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
WPD-COA-EL M模型在汛期月降水量时间序列预测中的应用研究
杨琼波
崔东文
《水文》
CSCD
北大核心
2023
6
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