SSA-LSSVM在中长期径流预测中的应用研究

作者：巴欢欢; 郭生练; 钟逸轩; 刘章君

来源：水资源研究, 2016, (05): 423-433.

• 中长期径流预测
• 奇异谱分析
• 季节性一阶自回归
• 支持向量机
• 最小二乘支持向量机
• 水布垭水库 Mid-Long Term Runoff Prediction
• Singular Spectrum Analysis
• SAR Model
• SVM
• LSSVM
• Shuibuya Reservoir

为提高中长期径流预测精度,利用奇异谱分析(SSA)对输入资料进行数据预处理,消除噪声,得到重建序列。以水布垭水库1951~2009年的入库月径流资料为依据,选用季节性一阶自回归模型、支持向量机模型和最小二乘支持向量机模型作为径流预测模型,对原始序列和重建序列进行模拟预测。结果表明,基于奇异谱分析的最小二乘支持向量机的模拟预测精度最高,率定期和检验期的模型效率系数分别高达89%和84%。说明采用SSA对资料进行预处理可以显著提高中长期径流预报的精度。

• 单位
  武汉大学; 水资源与水电工程科学国家重点实验室; 水资源安全保障湖北省协同创新中心