基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：48

分类号：TV523(水利工程施工)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金雅砻江联合基金

在线出版日期：2020-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：426-432