基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

作者：邓韶辉; 王晓玲^*; 石祖智; 祝玉珊; 赵梦琦

来源：河海大学学报(自然科学版), 2020, 48(05): 426-432.

• 灌浆功率
• 灌浆质量
• 时序预测
• 信息粒
• 模糊集
• 支持向量机
• 灰狼优化算法

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。

• 单位
  天津大学; 水利工程仿真与安全国家重点实验室