基于深度学习的萤火虫算法研究及在中长期径流预报中的应用

论文摘要

径流是受太阳活动、大气环流、下垫面变化和降雨等诸多因素影响的一个随机变量,且各因素对径流的作用关系难以建立严谨的数学模型,因此径流预报是一个受多因素影响的非线性复杂问题。随着机器学习技术的发展,支持向量回归被广泛应用于径流预报领域,取得了有效的预报结果。支持向量回归的性能依赖于惩罚系数、不敏感损失系数和核参数的选择。传统方法对参数选择效率低,且主观性和随机性大,导致支持向量回归的性能不佳。为提高支持向量回归的性能,借助萤火虫算法进行参数动态寻优,建立了基于萤火虫算法的支持向量回归预报模型。萤火虫算法是一种群智能算法,因其优化模型简单、参数少和实现容易等优势,被广泛应用于众多工程领域。但是,该算法本身存在易陷入局部最优、过早收敛及寻优精度不高等缺陷。本论文以萤火虫算法为研究对象,以径流预测为应用背景,使用深度学习策略对算法进行优化,并将改进的萤火虫算法应用于中长期径流预测。取得的主要研究成果如下:(1)对深度学习方式进行改进,提出了最优粒子引导的单维深度学习萤火虫算法。为使最优粒子获取更多搜索机会,在种群每代进化过程中,算法为最优粒子分配一定的评估资源,进行固定次数单维深度学习,搜寻优秀的解,其它萤火虫依然保持标准的更新方式。12个基准测试函数的实验结果表明该算法优化性能得到了较好的提升。(2)对深度学习对象进行改进,提出了广义中心粒子引导的萤火虫算法。为加强种群间的信息交流,算法引入广义中心粒子概念,构造一个与所有粒子都相关的广义中心粒子。当所有的萤火虫完成标准的搜索任务之后,再由广义中心粒子引导种群进一步探索,以提高种群的收敛速度和搜索精度。12个基准测试函数和CEC2015复杂测试函数的实验结果表明该算法综合优化性能优于其它6种新近萤火虫算法。(3)融合上述的深度学习方式和深度学习对象,提出了深度学习萤火虫算法。为加强广义中心粒子的引导能力,首先采用随机模型取代全吸引模型进行种群进化,然后选择广义中心粒子作为深度学习对象,对其进行固定次数的单维深度学习,最后利用经单维深度学习的广义中心粒子引导种群进化。12个基准测试函数的实验表明,深度学习萤火虫算法优化性能得到了显著的提升。以陕西府谷县黄甫川水文站年径流量为研究对象,以实际径流值和预报径流值的均方误差的最小值为目标函数,建立基于支持向量回归的径流预报模型,将各种改进萤火虫算法用于支持向量回归核参数动态优化选择。实验结果表明,基于深度学习的支持向量回归模型取得了最佳的预报结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 径流预报方法
•     1.2.2 萤火虫算法
•   1.3 本文主要内容
• 第2章 相关理论基础
•   2.1 支持向量回归
•   2.2 标准萤火虫算法
•     2.2.1 标准萤火虫算法原理
•     2.2.2 算法流程
•   2.3 本章小结
• 第3章 最优粒子引导的单维深度学习萤火虫算法
•   3.1 最优粒子引导的单维深度学习萤火虫算法
•     3.1.1 最优粒子单维深度学习
•     3.1.2 算法流程
•   3.2 实验仿真
•     3.2.1 基准函数测试
•     3.2.2 比较算法
•     3.2.3 实验参数设置
•     3.2.4 实验结果与分析
•   3.3 本章小结
• 第4章 广义中心粒子引导的萤火虫算法
•   4.1 广义中心粒子引导的萤火虫算法
•     4.1.1 广义中心粒子
•     4.1.2 广义中心粒子引导策略
•     4.1.3 算法流程
•     4.1.4 实验结果与分析
•   4.2 本章小结
• 第5章 深度学习萤火虫算法
•   5.1 深度学习萤火虫算法
•     5.1.1 随机吸引模型
•     5.1.2 广义中心粒子单维深度学习
•     5.1.3 算法流程
•   5.2 实验仿真
•     5.2.1 实验参数设置
•     5.2.2 深度学习次数分析
•     5.2.3 实验结果与分析
•     5.2.4 策略分析
•   5.3 本章小结
• 第6章 基于萤火虫算法和支持向量回归的中长期径流预报
•   6.1 SVR径流预报模型的构建
•     6.1.1 SVR核函数的选择
•     6.1.2 萤火虫算法与SVR预报模型的融合
•   6.2 SVR径流预报模型的应用
•     6.2.1 数据来源及预报因子的确定
•     6.2.2 训练和测试样本的选择
•     6.2.3 数据的归一化
•     6.2.4 预报模型的构建和训练
•     6.2.5 预报模型的应用
•     6.2.6 实验结果与分析
•   6.3 本章小结
• 第7章 总结与展望
•   7.1 总结
•   7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间学术论文与研究成果
•   1 科研论文
•   2 研究项目
•   3 实用新型专利
•   4 获奖

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 谢智峰

导师: 赵嘉,陈云翔

关键词: 径流预报,支持向量回归,萤火虫算法,广义中心粒子,深度学习

来源: 南昌工程学院

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 地球物理学,水利水电工程,自动化技术

单位: 南昌工程学院

分类号: TP18;P338

总页数: 62

文件大小: 2386K

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