典型文献
基于人工电场算法优化的大型灌区径流预测模型研究
文献摘要：
针对水文预报中径流预测数据序列具有非线性和非平稳性等特点,将一种新型智能优化算法——人工电场算法AEFA与LSTM神经网络结合进行参数优化,建立AEFA-LSTM预测模型,并以赵口大型灌区涡河玄武水文站实测年径流量作为样本数据进行网络优化训练和预测分析,同时与传统优化算法(遗传算法GA和粒子群算法PSO)建立的GA-LSTM和PSO-LSTM预测模型进行对比.结果表明:AEFA-LSTM模型预测值的平均相对误差相较于GA-LSTM模型和PSO-LSTM模型分别降低了7.59％和5.22％,且平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE均为3种模型中最小,说明所建立的AEFA-LSTM模型可以更高精度地预测径流量,为水文预报提供一种新型高精度径流预测方法.
文献关键词：
径流预测;人工电场算法;AEFA-LSTM模型;参数优化;灌区
中图分类号：
作者姓名：
王肖鑫;岑威钧;李昭辉;吴光华
作者机构：
河海大学 水利水电学院,江苏 南京210098;河南省赵口引黄灌区二期工程建设管理局,河南 周口466623
文献出处：
引用格式：
[1]王肖鑫;岑威钧;李昭辉;吴光华-.基于人工电场算法优化的大型灌区径流预测模型研究)[J].水资源与水工程学报,2022(04):79-84
A类：
B类：
人工电场算法,算法优化,大型灌区,径流预测模型,水文预报,预测数据,数据序列,非平稳性,新型智能,智能优化算法,AEFA,涡河,玄武,武水,水文站,年径流量,网络优化,预测分析,GA,粒子群算法,PSO,平均相对误差,平均绝对误差,MAE,均方误差,RMSE,测径
AB值：
0.297013
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