基于CPSO参数辨识的支持向量机增泄水量计算模型研究

水利工程实施的效果可以用增泄水量的多少来评价,文中构建了一种计算增泄水量的计算模型。以径向基函数(RBF)作为核函数,建立了以上游来水量、中游GDP增长、人口增长、降水量为输入,下游下泄水量为输出的支持向量机计算模型,为了提高支持向量机的预测精度,利用混沌粒子群算法(CPSO)的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辨识,克服了人工选取的不足。以黑河流域(1990~2007年)18年的数据样本集作为训练样本,将后5年(2008~2012年)的数据样本集作为检验样本,选择参数如下:C=100,ε=0.001,σ=14。通过支持向量机模型计算的最大相对误差为8.01%,平均相对误差为6.50%。结果表明:文中建立的基于CPSO-SVM的增泄水量计算模型具有很好的效果,可以用于对水利工程实施效果的评价。