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基于随机漂移粒子群优化的随机森林预测模型及水文应用实例
被引量：
18
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作者
崔东文
郭荣
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期6-10,共5页
提出一种基于随机漂移粒子群(RDPSO)算法优化的随机森林(RF)预测方法,利用RDPSO算法优化RF决策树数量和分裂属性个数两个关键参数,构建RDPSO-RF预测模型,并与基于RDPSO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络预测模型作对比,以某水文站...
提出一种基于随机漂移粒子群(RDPSO)算法优化的随机森林(RF)预测方法,利用RDPSO算法优化RF决策树数量和分裂属性个数两个关键参数,构建RDPSO-RF预测模型,并与基于RDPSO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络预测模型作对比,以某水文站枯水期1～3月月径流预测为例,利用实例前43年和后10年资料对3种模型进行训练和预测.结果表明,RDPSO-RF模型对实例1～3月月径流训练、预测的平均相对误差绝对值分别为4.28%、3.88%、5.67%和3.74%、4.57%、4.88%,训练、预测精度均优于RDPSO-SVM、RDPSO-BP模型,具较好的预测精度和泛化能力,可为相关预测研究提供参考和借鉴.
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关键词
径流预测
随机漂移粒子群算法
随机森林
参数优化
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职称材料
题名
基于随机漂移粒子群优化的随机森林预测模型及水文应用实例
被引量：
18
1
作者
崔东文
郭荣
机构
云南省
文山州
水务
局
云南省文山州文山市水务局
出处
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期6-10,共5页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(201307102-006-01)
院士工作站建设专项(2015IC013)
文摘
提出一种基于随机漂移粒子群(RDPSO)算法优化的随机森林(RF)预测方法,利用RDPSO算法优化RF决策树数量和分裂属性个数两个关键参数,构建RDPSO-RF预测模型,并与基于RDPSO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络预测模型作对比,以某水文站枯水期1～3月月径流预测为例,利用实例前43年和后10年资料对3种模型进行训练和预测.结果表明,RDPSO-RF模型对实例1～3月月径流训练、预测的平均相对误差绝对值分别为4.28%、3.88%、5.67%和3.74%、4.57%、4.88%,训练、预测精度均优于RDPSO-SVM、RDPSO-BP模型,具较好的预测精度和泛化能力,可为相关预测研究提供参考和借鉴.
关键词
径流预测
随机漂移粒子群算法
随机森林
参数优化
Keywords
runoff forecasting
random drift particle swarm optimization(RDPSO)algorithm
random forest
parameter optimization
分类号
P333 [天文地球—水文科学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于随机漂移粒子群优化的随机森林预测模型及水文应用实例
崔东文
郭荣
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
18
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