基于人工鱼群优化的支持向量机的水文预报系统  

Hydrological Forecasting System using Support Vector Machine based on Artificial Fish Swarm Optimization

作　　者：晋美次旦 

机构地区：[1]西藏自治区水文水资源勘测局,西藏拉萨850000

出　　处：《水利信息化》2011年第S1期33-38,共6页Water Resources Informatization

摘　　要：在比较各种水文预报方法的基础上,研究利用一种改进的支持向量机算法(SVM)对水文进行预测。阐述支持向量机理论的理论基础和原理,针对缺陷,提出基于人工鱼群优化的支持向量机算法(AFSVM),介绍人工鱼群算法基本理论和AFSVM,建立基于人工鱼群优化的支持向量机的拉萨河水文预报系统模型,并与标准的支持向量机预测模型进行对比。实验结果表明,AFSVM与标准SVM模型的预测精度差不多,AFSVM的训练速度优于标准SVM训练速度。在比较各种水文预报方法的基础上,研究利用一种改进的支持向量机算法(SVM)对水文进行预测。阐述支持向量机理论的理论基础和原理,针对缺陷,提出基于人工鱼群优化的支持向量机算法(AFSVM),介绍人工鱼群算法基本理论和AFSVM,建立基于人工鱼群优化的支持向量机的拉萨河水文预报系统模型,并与标准的支持向量机预测模型进行对比。实验结果表明,AFSVM与标准SVM模型的预测精度差不多,AFSVM的训练速度优于标准SVM训练速度。

关 键 词：人工鱼群 优化 支持向量机 水文预报 预报模型 

分 类 号：TV12[水利工程—水文学及水资源]