WPT-HPO-ELM径流多步预报模型研究

摘要：

为提高径流时间序列多步预报精度,建立了小波包变换(WPT)-猎人猎物优化(HPO)算法-极限学习机(ELM)相融合的径流时间序列多步预报模型,并应用于云南省南康河水文站月径流和日径流时间序列多步预报.引入HPO算法原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对HPO进行仿真验证;利用2层WPT将径流时序数据分解为4个子序列分量,达到降低径流序列数据复杂性和不平稳性的目的;采用HPO优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPT-HPO-ELM模型对实例月径流和日径流进行多步预报.结果表明:HPO算法具有较好的寻优精度和全局搜索能力;WPT-HPO-ELM模型对预见期为1～3个月的月径流具有理想的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤2.43％,合格率≥99.2％,确定性系数≥0.999;对预见期为4～6个月的月径流具有较好的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤15.0％,合格率≥73.3％,确定性系数≥0.991;当预见期≥7个月时,预报效果较差.对预见期为1～3 d的日径流具有理想的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤1.23％,合格率为100％,确定性系数≥0.999;对预见期为4～7 d的日径流具有较好的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤15.3％,合格率≥73.0％,确定性系数≥0.947;当预见期≥8 d时,预报效果较差.WPT-HPO-ELM模型能充分发挥WPT、HPO和ELM的优势,表现出较高的预报精度和稳定性能,预报误差随着预见期的增加而增大,该模型及方法可为径流时间序列多步预报提供新途径.

关键词：径流预报、小波包变换、猎人猎物优化算法、极限学习机、多步预报、仿真测试

所属期刊栏目：33

分类号：TV121+.4;P333(水利工程基础科学)

资助基金：云南省创新团队建设专项;云南重点研发计划项目;国家澜湄合作基金项目

在线出版日期：2023-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：69-76