基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用

摘要：

本文采用混沌蚁群算法对SVM模型的参数进行优化计算,并采用高斯核函数对模型进行混沌特性识别,简化模型在枯水期径流预测非线性求解过程.结合优化模型对水库枯水期径流进行预测.研究结果表明:基于混沌蚁群算法的SVM模型可较好的辨识复杂的水文序列,模型具有较高的泛化能力,相比于传统算法,水库枯水期径流预测精度得到明显改善,具有较高的适用性.研究成果对于水库枯水期径流预测提供方法参考.

关键词：混沌蚁群算法、SVM模型、高斯核函数、参数优化、水库枯水期径流预测

所属期刊栏目：24

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2016-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：99-102