改进鲸鱼算法优化混合核支持向量机在径流预测中的应用

构建基于多项式核与高斯核相融合的混合核支持向量机(MSVM),利用拉普拉斯交叉算子(LX)改进的鲸鱼优化算法(LXWOA)优化MSVM关键参数和混合权重系数,提出LXWOA-MSVM径流预测模型,并构建高斯核LXWOA-GSVM、多项式核LXWOA-PSVM及LXWOA-BP作对比预测模型,以云南省清水江水文站枯水期1-4月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前24年和后10年资料对各模型进行训练和预测。结果表明,LXWOA-MSVM模型对实例1-4月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为4.09%、3.32%、3.51%和5.64%,预测精度均高于LXWOA-GSVM等3种模型,具有较好的预测精度和泛化能力,可为相关径流预测研究提供参考。

改进WOA-指数幂乘积模型在基坑变形预测中的应用

为提高基坑变形预测精度,提出基于拉普拉斯交叉算子(LX)改进的鲸鱼优化算法(LXWOA)优化的指数幂乘积(EPP)基坑变形预测模型。选取4个标准测试函数对LXWOA进行仿真验证,并与基本鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、正弦余弦算法(SCA)、粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。利用LXWOA对EPP模型的指数参数进行优化,构建LXWOA-EPP变形预测模型,并构建WOA-EPP、GWO-EPP、SCA-EPP、PSO-EPP模型与LXWOA-SVM、LXWOA-BP模型作对比,以文献基坑监测数据为例进行实例研究,分别利用自相关函数法和虚假最邻近法确定实例延迟时间和嵌入维数,构建模型输入、输出向量,利用实例前15期和后3期监测数据对各模型进行训练和预测。结果表明:LXWOA搜索能力优于WOA、GWO、SCA和PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。LXWOA-EPP模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差、均方根误差分别为0.18%、0.008 mm、0.009 mm,均优于WOA-EPP等6种模型和文献预测精度,表明LXWOA能有效优化EPP模型参数,LXWOA-EPP模型用于变形预测是可行和有效的,模型及方法可为其他相关预测研究提供参考。

混合策略改进的哈里斯鹰优化算法及其应用

针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易陷入局部最优空间等局限性,提出一种混合策略改进的哈里斯鹰优化算法。采用精英混沌反向学习策略初始化种群,增加初始种群多样性和精英个体数量,提高算法收敛性能;利用引入动态自适应权重的逃逸能量非线性递减策略替代哈里斯鹰算法的线性递减机制,提高算法全局探索和局部开发行为的平衡能力;采用拉普拉斯交叉算子策略生成适应度更高的新个体,提高算法抗停滞能力。对10个测试函数进行求解,结果表明改进算法的收敛精度、寻优性能及鲁棒性明显高于对比算法。通过对比改进前后算法的种群分布均匀性和收敛能力,验证了改进策略的有效性。利用改进算法优化长短时记忆网络参数,并应用于瓦斯涌出量预测,实验结果进一步验证改进算法的优越性和适用性。