基于“十二生肖”算法优化的加权极限学习机月径流预测

doi:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.04.001

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基于“十二生肖”算法优化的加权极限学习机月径流预测

更新时间：2025-10-27

- 基于“十二生肖”算法优化的加权极限学习机月径流预测
- Issue 4, Pages: 1-10(2025)
- 作者机构：
  
  1. 云南省水利水电勘测设计研究院
  2. 云南省文山州水务局
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.04.001
  CLC： P333.1;TP181
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (4): 1-10.
DOI：

[J]. 2025, (4): 1-10. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.04.001.

摘要

为提高月径流时间序列预测精度，改进加权极限学习机（WELM）预测性能，对比验证“十二生肖”算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果，提出经验小波变换二次分解（EWT

Ⅱ

）技术-“十二生肖”算法-WELM月径流时间序列预测模型.首先，利用经验小波变换（EWT）对月径流时间序列进行分解处理，得到EWT

、EWT

两个分解分量；采用模糊熵（FuzzyEn）计算EWT

、EWT

分量的模糊熵值，利用EWT

Ⅱ

对模糊熵值较大的EWT

分量进行二次分解，得到EWT

1-1

～EWT

1-3

三个分量.其次，基于EWT

1-1

～EWT

1-3

、EWT

分量训练集构建4个WELM输入层权值和隐含层偏差（超参数）优化的实例目标函数，同时选取6个基准测试函数作为对比验证函数，利用“十二生肖”算法分别对6个基准测试函数和4个实例目标函数进行极值寻优与对比分析.最后，建立EWT

Ⅱ

-“十二生肖”算法-WELM模型，通过云南省南洞地下河月径流预测实例对12种模型进行验证.结果表明：“十二生肖”算法对6个基准测试函数寻优的总排名与对4个实例目标函数寻优的总排名不一致，总体上冠豪猪优化算法（CPO）、野狗优化算法（DOA）寻优效果较好，变色龙算法（CSA）、天牛须搜索算法（BAS）、自学羚羊迁徙算法（SAMA）寻优效果较差；“十二生肖”算法对4个实例目标函数寻优的总排名与12种模型预测精度总排名基本一致，表明“十二生肖”算法极值寻优能力越强，获得的WELM超参数越优，所构建的预测模型性能越好；EWT

Ⅱ

-CPO/CSO/DOA/CapSA/WHO-WELM模型预测的E

MAP

、E

RMS

分别在0.422%～0.485%、0.022～0.026 m

/s、0.028～0.032 m

/s之间，优于其他对比模型，具有更好的预测效果.

Abstract

关键词

Keywords

references

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