【摘 要】
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为进一步提高中长期径流预报的精度,从而为水库调度决策及水资源配置管理提供更可靠的信息支撑,针对径流序列的偏态性和非线性特点,将Box-Cox变换与Lasso回归引入支持向量回归(SVR)模型,构建基于Box-Cox变换与Lasso回归的支持向量回归月径流预报模型(BC-LSVR Model),在对原径流序列进行相空间重构与Box-Cox变换的基础上采用Lasso回归筛选预报因子,进行径流预报研究.分别以Min-Max数据标准化方法及灰色(Gray)预报因子筛选法作为对比方法,构建MM-LSVR与BC-GS
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院,旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100
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为进一步提高中长期径流预报的精度,从而为水库调度决策及水资源配置管理提供更可靠的信息支撑,针对径流序列的偏态性和非线性特点,将Box-Cox变换与Lasso回归引入支持向量回归(SVR)模型,构建基于Box-Cox变换与Lasso回归的支持向量回归月径流预报模型(BC-LSVR Model),在对原径流序列进行相空间重构与Box-Cox变换的基础上采用Lasso回归筛选预报因子,进行径流预报研究.分别以Min-Max数据标准化方法及灰色(Gray)预报因子筛选法作为对比方法,构建MM-LSVR与BC-GSVR预报模型,对3种模型预报效果进行对比分析.将模型应用于渭河流域林家村等6个主要控制性水文站月径流预报,结果表明:BC-LSVR模型预报效果最好,在验证期,6个站点的预报平均绝对值相对误差(MARE)均小于20％,合格率(QR)均大于0.6,效率系数(Ens)大于0.52;在率定期和验证期,BC-LSVR模型的3项评价指标均优于MM-LSVR和BC-GSVR模型,说明引入Box-Cox变换及Lasso回归有效地提高了SVR模型的预报精度.
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