基于GEO-RVM模型的枯水期月径流预报研究

为提高枯水期月径流预测精度,研究提出金雕优化(GEO)算法与相关向量机(RVM)相融合的预测方法。基于云南省某水文站67 a的径流资料,选取预报月之前具有较好相关性的月径流作为预报影响因子,通过主成分分析(PCA)对影响因子进行降维处理,利用GEO算法优化RVM核宽度因子和超参数,建立GEO-RVM模型对该站枯水期11月、12月和次年1—4月月径流进行预报,预报结果与基于GEO算法优化的支持向量机(SVM)模型(GEO-SVM)作对比。结果表明:GEO-RVM模型对实例11月、12月和次年1—4月月径流预报的平均相对误差分别为8.59%、7.34%、5.97%、6.07%、5.99%、5.04%,预报精度优于GEO-SVM模型。GEO算法能有效优化RVM核宽度因子和超参数,GEO-RVM模型具有较好的预报精度,将其用于枯水期月径流预报是可行的。