基于HHO-SVM的水质预测模型及应用

宋治岑; 张顺平; 卢敏

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221947

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基于HHO-SVM的水质预测模型及应用

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 基于HHO-SVM的水质预测模型及应用
- 基于HHO-SVM的水质预测模型及应用
- 水电能源科学 2023年第8期页码：70-72+47
- 作者机构：
  
  云南农业大学水利学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221947
  中图分类号： X832
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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宋治岑, 张顺平, 卢敏. 基于HHO-SVM的水质预测模型及应用[J]. 水电能源科学, 2023,(8):70-72+47.

宋治岑, 张顺平, 卢敏. 基于HHO-SVM的水质预测模型及应用[J]. 2023, (8): 70-72+47.
宋治岑, 张顺平, 卢敏. 基于HHO-SVM的水质预测模型及应用[J]. 水电能源科学, 2023,(8):70-72+47. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221947.

宋治岑, 张顺平, 卢敏. 基于HHO-SVM的水质预测模型及应用[J]. 2023, (8): 70-72+47. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221947.

摘要

支持向量机(SVM)在小样本模拟预测中具有优势，但其惩罚因子C和核函数参数γ的选取存在主观性，因此采用哈里斯鹰算法(HHO)对SVM的C、γ进行优化，建立基于HHO-SVM的水质预测模型，并应用于滇池草海西苑隧道断面的水质预测研究中。结果表明，HHO-SVM水质预测模型的预测精度高于基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM)和基于鲸鱼算法的支持向量机模型(WOA-SVM)

验证了HHO算法优化SVM参数的可行性，表明HHO-SVM可用于水质预测中。

Abstract

关键词

Keywords

references

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