基于结构-参数同步优化的河湖水位模型及应用

摘要

为解决河湖水位支持向量回归(SVR)模型输入变量选择问题,提出了基于进化算法的模型结构-参数同步优化方法.该方法可应对复杂河湖交汇水系输入变量搜索空间的高维特性,减小源自模型结构及参数不确定性的模型误差.将提出方法应用于洞庭湖城陵矶站和荆江陈二口站水位建模,结果显示:提出方法可准确反映不同影响因素对水位预测的作用大小,城陵矶水位预测最主要的外部变量为长江来水和湘江来水,陈二口水位预测则为枝城站和马家店水位;该方法可充分发掘SVR潜力,2个站点的水位模型均取得了理想精度(R^(2)>0.998);提出方法采用的n折交叉验证方式可有效避免模型过拟合问题.综上,提出的SVR模型结构-参数同步优化方法适用于河流湖泊,特别是复杂河湖交汇水系的水位建模.