基于IABC-SVR模型的白杨河水库径流预测研究OA

本文提出一种基于IABC-SVR模型的水库径流预测方法,通过对人工蜂群算法(IABC)和支持向量回归(SVR)的分析,建立集两种算法应用优势于一体的IABC-SVR模型,以白杨河水库为例进行研究,将降水量和蒸发量作为关键预测因子,选取该水库1994—2023年实测径流数据源作为样本,对比分析IABC-SVR模型与其他模型的水库径流预测结果,检验模型在该水库径流预测中的应用效果。结果表明,IABC-SVR模型的均方误差(MSE)在所有算法中最小,在水库径流预测中具有良好的泛化能力;模型的平均对误差(R1)、平均相对误差(R^(2))、三项评价指标均优于BP-ANN和传统PPR确定性系数(DC)模型,IABC-SVR模型在测试样本中的精度达到甲级。