排灌机械工程学报

作者：胡腾飞*,施勇,毛劲乔,栾震宇,陈炼钢,陈黎明,金秋,徐祎凡,戴会超

单位：1. 南京水利科学研究院水文水资源研究所, 江苏 南京 210029; 2. 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室, 江苏 南京 210029; 3. 河海大学水利水电学院, 江苏 南京 210098

关键词：水位预测,支持向量回归,输入变量选择,模型结构,模型参数

基金：国家重点研发计划项目(2021YFC3200301);国农自然科学基金资助项目(51909168);中央公益性科研院所基本科研业务费项目(Y519008);重庆市交通局科技项目(2020-07)

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(R2 > 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.

来源：2022年第5期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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