动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用

雩风三日

动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用
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     为了提高水库和河流中长期径流预测精度，针对粒子群算法存在的缺陷，提出了动态调整粒子群算法（DAPSO）。
3 o& E; a1 |4 k" V1 L5 c* z借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能，应用DAPSO 算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数，
形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法，对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明，动态
; x' b& N( i: y, u5 ^6 ]  b调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特
斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点，输出稳定性好，预报精度显著
提高，置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。
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关键词：模型，动态，径流，动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型，动态调整粒子群算法，径流预测