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


     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）。
( z( m: K5 d) G8 R2 u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，
. ~3 G( W; X. {7 y( p- f1 h. F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
4 y9 c6 m9 U, _2 z# 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
& x) v/ |6 B  {* {; n4 }+ R+ B3 ?8 a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。

8 f5 W) g3 H! ]9 Q9 n* N9 K1 }7 b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
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