基于SMA-LSSVM的径流中长期预测

作者：田景环; 李丛鑫^*; 李昂

来源：人民珠江, 2022, 43(06): 101-107.

• 黏菌算法(SMA)
• 最小二乘支持向量机(LSSVM)
• 径流预测
• 参数优化

径流中长期预测对防洪减灾和提高水资源利用效率极为重要。为解决预测模型参数对预测精度的影响，提出一种基于黏菌算法(SMA)优化LSSVM的径流中长期预测模型。首先，选取5个标准测试函数，对比在不同维度条件下SMA和PSO算法的仿真结果；其次，利用SMA优化LSSVM的惩罚参数和核参数，并构建LSSVM、PSO-LSSVM对比模型；最后，通过漫湾水电站水库入库月径流和莺落峡水文站月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明，SMA-LSSVM模型相比LSSVM、POS-LSSVM模型，对漫湾站月径流预测的均方误差分别降低了29.26%、7.42%,对莺落峡站月径流预测的均方误差分别降低了32.61%、6.61%,预测精度更高。提出的SMA-LSSVM模型综合预测性能更好，也为中长期径流预测提供了一种新方法。

• 单位
  华北水利水电大学