基于小波分解的AVOA-DELM月径流时间序列预测模型及应用

作者：张亚杰

来源：人民珠江, 2022, 43(07): 158-164.

• 月径流预测
• 小波分解
• 非洲秃鹫优化算法
• 深度极限学习机
• 参数优化

为提高月径流时间序列预测精度，提出小波分解(WD)-非洲秃鹫优化算法(AVOA)-深度极限学习机(DELM)组合预测模型，并应用于云南省丫勒水文站月径流预测。利用WD对月径流时序数据进行分解，以获得更具规律的子序列分量；通过AVOA优化DELM隐含层神经元数，建立WD-AVOA-DELM模型对各子序列分量进行预测，将预测结果加和重构得到最终月径流预测结果。同时构建基于支持向量机(SVM)、BP神经网络两种预测器的WD-AVOA-SVM、WD-AVOA-BP、AVOA-DELM、AVOA-SVM、AVOA-BP作分析对比模型。结果表明：WD-AVOA-DELM模型对丫勒水文站月径流预测的平均绝对百分比误差为3.02%,预测误差远小于WD-STOA-SVM、WD-AVOA-BP模型，预测精度较AVOA-DELM、AVOA-SVM、AVOA-BP提高1个数量级以上，具有较好的预测效果。WD能科学降低径流序列的复杂性，提高预测精度；AVOA能有效优化DELM关键参数，提高DELM网络性能。