年最大洪峰流量群居蜘蛛优化投影寻踪预测模型
wf(2017)
Abstract
年最大洪峰流量预测,受较多的复杂因素的影响,不确定性较强,用常规统计方法做出准确预报具有较大困难.从水文序列本身出发,提出将投影回归模型应用于年最大洪峰流量预测,为了更好获得投影寻踪模型参数和预测精度,提出了运用延迟相关系数法确定回归预测因子、群居蜘蛛算法优化投影寻踪模型最佳投影方向参数a、利用最小二乘法确定多项式的权系数c、岭函数个数M的群居蜘蛛优化投影寻踪年最大洪峰流量预测模型,结合长江宜昌站(1882年-2004年)的年最大洪峰流量资料进行实例预测,训练阶段平均绝对相对误差为8.61%,预测阶段平均绝对相对误差为10.51%,该模型预测效果较好,模型结果稳定,可有效应用于年最大洪峰流量预测.
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Key words
Social Spider Optimization,parametric projection pursuit,hybrid intelligence,annual maximum flood peak flow,prediction
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