【摘 要】
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为提高水文预测预报精度,基于广义回归神经网络(GRNN)和支持向量机(SVM)构建GRNN_SVM耦合预测模型,利用热量传递搜索(HTS)算法同时优化GRNN、SVM关键参数和耦合权重系数,提出
【出 处】
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华北水利水电大学学报(自然科学版)
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为提高水文预测预报精度,基于广义回归神经网络(GRNN)和支持向量机(SVM)构建GRNN_SVM耦合预测模型,利用热量传递搜索(HTS)算法同时优化GRNN、SVM关键参数和耦合权重系数,提出HTS_GRNN_SVM耦合预测模型。采用8个标准测试函数对HTS算法进行仿真验证,并与教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法等当前寻优效果较好的几种算法进行对比验证;利用两个径流量预测算例对HTS_GRNN_SVM耦合模型进行实例验证,并与HTS_GRNN、HTS_SVM及GRNN、SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:HTS算法的寻优精度优于TLBO、GWO等优化算法,具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性; HTS_GRNN_SVM模型融合了HTS算法与GRNN、SVM模型的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于HTS_GRNN等4种模型。
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