基于ASBCS算法的混合Copula邻近水文站年径流量预测

基于ASBCS算法的混合Copula邻近水文站年径流量预测

论文摘要

首先对标准的布谷鸟搜索算法(CS)进行改进,提出了自适应搜索平衡布谷鸟搜索算法(ASBCS).其次利用ASBCS算法对混合Copula函数进行参数寻优,建立了基于混合Copula函数的邻近水文站年径流预测模型.最后对模型进行了性能分析和实验验证,结果表明:(1)ASBCS算法在收敛速度和精度方面均优于标准CS算法;(2)当以汉口水文站的年径流量为自变量来预测宜昌水文站的年径流量时,基于ASBCS算法的混合Copula函数比三个单一的Copula函数的预测精度高.

论文目录

  • 1 Copula函数
  • 2 标准布谷鸟搜索算法
  • 3 ASBCS算法
  •   3.1 标准CS算法性能分析
  •   1.2 ASBCS算法
  •     (1)对步长因子进行了改进,令步长因子随着算法的迭代次数自适应的变化.
  •     (2)在算法后期,对全局搜索和局部搜索进行了平衡.
  •   3.3 ASBCS算法的性能分析
  •   3.4 ASBCS算法与CS算法的性能比较
  • 4 基于ASBCS算法的混合Copula函数
  • 5 实验数据与分析
  • 6 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 佘纬,安智,田莎莎,张相来

    关键词: 函数,布谷鸟搜索算法,自适应搜索平衡,预测,年径流

    来源: 中南民族大学学报(自然科学版) 2019年04期

    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: 中南民族大学数学与统计学学院,中南民族大学计算机科学学院

    基金: 国家自然科学基金项目(61771021,61976228),湖北省自然科学基金项目(2018CFC837)

    分类号: P338;TP18

    页码: 634-640

    总页数: 7

    文件大小: 1326K

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