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基于局域支持向量机的旱涝预测李涛;李娟【摘要】降水量的变化受到许多因素影响,其动态特征呈现复杂的非线性,使得预测难度较大.为了提高降水量预测精度,提出了一种基于局域支持向量机的降水量预测方法,对月降水量时间序列进行参数提取,构造相空间,使用支持向量回归模型代替局域线性模型,使用邻近点训练该局域支持向量回归模型.仿真结果表明,该方法预测精度高,在旱涝预测方面有较好的应用前景.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】4页(P1991-1994)【关键词】降水量预测;相空间;局域预测;支持向量机【作者】李涛;李娟【作者单位】南京信息工程大学电子信息工程学院,南京210044;南京信息工程大学电子信息工程学院,南京210044【正文语种】中文【中图分类】TP391.4降水量是衡量一个地区降水多少的指标，降水的短期剧烈变化往往会造成旱涝灾害，从而影响国民经济发展。
高精度的降水量预测能及早地发现降水变化情况，提高灾害应对的能力。
但降水量变化属于典型的非线性多维时间序列，隐含了大量的时序动态特征，又受到当地地形、气候带、大气环流、洋流、太阳黑子以及人类活动等多种环境因子的影响，使得准确预测未来降水量的变化较为困难。
早期采用多因子回归方程法预测［1］，其简单的线性方程无法反映降水量的复杂规律，导致该方法预测精度比较低。
近年来，较为常用的方法是人工神经网络，模型参数需要经验性的确定，而且“过拟合”问题使得其训练模型精度较高，但反映模型真实性的预测精度较低，从而影响整个预测模型的可靠性和准确性，制约了其在实际中的应用。
混沌时间序列是由混沌模型生成的具有混沌特性的时间序列，相空间重构理论可以还原混沌时间序列的非线性动力特征［2］。
非线性时间序列预测分为全局预测和局域预测，全局预测用全部已知数据在整个重构的混沌吸引子上拟合动力方程；而局域预测则是用分段逼近的形式来拟合函数F，即每次利用相空间中的几个局域邻近点来逼近函数F的一个局域子集，该方法更能体现混沌系统的动态性［3］。
基于SVM和BP神经网络的预测模型随着社会的不断发展和技术的日益进步，各种预测模型的应用越来越广泛。
其中，基于支持向量机（SVM）和反向传播神经网络（BP神经网络）的预测模型备受关注。
它们不仅可以对数据进行分类和回归预测，还可以在信号、音频、图像等领域中得到广泛应用。
本文将介绍SVM和BP神经网络的基本原理及其在预测模型中的应用。
一、支持向量机（SVM）的基本原理支持向量机是一种基于统计学习理论的分类和回归分析方法。
它的基本原理是通过将原始样本空间映射到高维空间，将不可分的样本转化为可分的线性空间，从而实现分类或者回归分析。
SVM的关键是选择合适的核函数，可以将样本映射到任意高维空间，并通过最大化间隔来实现对样本的分类。
在SVM的分类中，最大间隔分类被称为硬间隔分类，是通过选择支持向量（即距离分类界线最近的样本）来实现的。
而在实际中，可能存在一些噪声和难以分类的样本，这时采用软间隔分类可以更好地适应于数据。
软间隔SVM将目标函数添加一个松弛变量，通过限制松弛变量和间隔来平衡分类精度和泛化能力。
二、反向传播神经网络（BP神经网络）的基本原理BP神经网络是一种典型的前馈型神经网络，具有非线性映射和逼近能力。
它可以用于分类、回归、时间序列预测、模式识别等问题，被广泛应用于各个领域。
BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，其中隐含层是核心层，通过数学函数对其输入进行加工和处理，将处理的结果传递到输出层。
BP神经网络的训练过程就是通过调整网络的权值和阈值来减小训练误差的过程。
BP神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两部分。
前向传播是通过给定的输入，将输入信号经过网络传递到输出层，并计算输出误差。
反向传播是通过计算误差梯度，将误差传递回隐含层和输入层，并调整网络的权值和阈值。
三、SVM与BP神经网络在预测模型中的应用SVM和BP神经网络的预测模型在实际中广泛应用于各个领域，如无线通信、金融、物流、医疗等。
改进蝴蝶算法优化支持向量机的土壤含水量预测模型
王仲英;刘秋菊
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2023(44)2
【摘要】针对传统土壤含水量预测方法精度低、效率差的不足,提出改进蝴蝶算法优化支持向量机的土壤含水量预测算法。
引入Levy飞行改进蝴蝶优化算法的位置更新方式,结合高频短步长跳跃搜索和低频长步长行走策略,同步实现局部精细搜索和远程区域勘探,提升寻优能力;设计基于高斯变异和混沌Logistic映射的个体扰动机制,提升种群多样性。
利用改进蝴蝶优化算法LGBOA优化SVM模型,构建土壤含水量预测模型。
选取某地土壤气象数据为样本进行实验分析,验证LGBOA-SVM 模型可以提高土壤含水量预测精度和效率。
【总页数】10页(P612-621)
【作者】王仲英;刘秋菊
【作者单位】河南省智慧农业远程环境监测控制工程技术研究中心应用技术研究院;郑州工程技术学院信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于人工蜂群算法优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型
2.基于混合算法优化支持向量机的供热负荷预测模型
3.基于遗传算法优化支持向量机的大坝安全性
态预测模型4.改进粒子群算法优化支持向量机预测模型的研究5.基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型
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基于ν-SVR的雅鲁藏布江羊村站洪水预报模型尼玛旦增;王建群;提包次仁;但灵芝【摘要】为了建立雅鲁藏布江羊村站的洪水预报方案，对ν-支持向量机洪水过程预报模型(ν-SVR)进行了深入研究。
针对羊村站以上流域洪水特征和站网分布特点，采用ν-SVR模型方法建立了该站洪水过程预报模型。
选取了1998~2004年及2005~2007年汛期洪水和相应降水资料进行了模型率定和检验。
结果表明，ν-SVR洪水过程预报模型能很好地控制支持向量个数，在降低模型的复杂程度的同时，能保持良好的预报精度，可用于洪水作业预报。
%In order to establish the flood forecast scheme for Yangcun Station on Brahmaputra River, theflood forecast model based on the support vector machine was studied. According to the characteristics of flood and the hydrological observation station network in Brahmaputra River Basin, the flood forecast model for Yangcun Station withν-SVR forecast model was established. The model was calibrated and verified respectively by hydrological data and precipitation data from 1988 to 2004 and 2005 to 2007 in flood seasons. The results show that the flood forecast model withν-SVR can control the number of support vectors, re-duce the complexity of the model, and preserve good forecast accuracy, which can be applied in flood forecasting.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2016(047)016【总页数】4页(P1-4)【关键词】洪水预报;支持向量机;BP神经网络;雅鲁藏布江【作者】尼玛旦增;王建群;提包次仁;但灵芝【作者单位】西藏自治区水文局，西藏拉萨850000;河海大学水文水资源学院，江苏南京210098;西藏自治区水利厅，西藏拉萨850000;河海大学水文水资源学院，江苏南京210098【正文语种】中文【中图分类】TV122雅鲁藏布江地处东经82°00′～97°07′和北纬28°00′～31°16′之间，是世界上海拔最高的河流之一，源头海拔达5 590 m，平均海拔为 4 000 m左右，海拔高度最大相差5 000 m以上，在我国境内全长2 057 km，流域面积为240 280 km2。
水文预测模型的研究及应用一、引言随着我国经济的快速发展，水资源的保护与管理越来越受到重视。
而预测水资源的变化规律就成为了水文学研究的重要内容之一。
水文预测模型是一种能够预测水文变量的工具，可以帮助我们更好地了解水文变化的规律，这对于水资源的保护、利用和管理都具有重要意义。
本文将围绕着水文预测模型进行论述，主要分为三部分。
第一部分介绍水文预测模型的研究背景、目的和意义；第二部分主要介绍水文预测模型的种类和原理；第三部分着重介绍水文预测模型在实际应用中的一些案例分析。
二、水文预测模型的种类和原理1、统计模型统计模型是根据历史数据对未来的水文变化进行预测。
这种模型主要有单变量统计模型和多变量统计模型两种。
（1）单变量统计模型单变量统计模型适用于只考虑一个因素对水文变量影响的情况，例如，根据雨量对径流进行预测。
主要模型有：线性回归模型：根据变量之间的线性关系建立的模型，常用于预测降雨和径流的关系。
自回归模型：该模型认为未来的水文变量取决于历史变量本身，因此将历史变量作为未来变量的预测因素。
移动平均模型：采用滑动窗口技术计算预测值，该模型在时序预测中应用较多。
（2）多变量统计模型多变量统计模型考虑许多因素与水文变量之间的联系，如气象因素、地形等。
主要模型有：岭回归模型：在线性回归的基础上，将相关变量加入惩罚项，避免过拟合。
主成分回归模型：将多个变量通过主成分分析转化为少量变量，便于建模。
支持向量回归模型：基于支持向量机算法，利用大量样本数据建立回归函数，适用于多变量回归预测。
2、物理模型物理模型基于水文学原理构建成的模型，通过数学公式计算水文变量。
与统计模型相比，物理模型的局限性较少，但其建模复杂度比较高，需要研究人员对物理过程有深刻的理解。
主要模型有：水动力模型：适用于流域径流的预测，可考虑地形、降雨和人类活动等因素。
水文化学模型：主要用于研究水的污染，可预测污染物在流域中的扩散与迁移，以及对水资源的影响。
支持向量机及其在预测中的应用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种基于统计学习理论的二分类模型，可以用于数据分类和回归分析等领域。
SVM的核心思想是在高维空间中寻找最优超平面，将数据划分为两类，并让这个分类超平面与两个类的分界线尽可能远离，以提高模型的泛化能力和预测准确率。
SVM作为一种广泛应用的机器学习算法，已经得到了广泛研究和应用。
在预测应用中，SVM可以用于信用评估、股票市场预测、航空客流预测等大型数据场景。
下面将针对部分应用领域阐述SVM的应用原理和实际效果。
一、信用评估在金融领域中，SVM可以应用于信用评估和违约预测等方面。
经典案例是法国银行Credit Lyonnais所使用的SVM算法，在法国的个人信用评估中的成功应用。
该方法以客户的信用记录作为数据源，根据这些数据训练出分类器，最终用于预测客户贷款偿还的概率。
通过SVM模型的预测，银行可以更好地把握贷款风险，精准地控制坏账率，有效利用资金资源，提高银行的竞争力。
二、股票市场预测股票市场预测一直是投资人所关注的热点问题之一，也是SVM应用的一大领域。
SVM可以将之前的股票历史数据作为输入特征，通过训练得到预测模型，进一步用于预测未来的股票涨跌趋势。
值得注意的是，SVM算法在处理高维数据上表现非常优秀，这对于股票市场的复杂变化来说足以应对。
近年来，Kamruzzaman等学者通过选择适当的特征空间和核函数，成功地提高了SVM模型对股票预测的准确率，取得了良好的效果。
三、航空客流预测随着旅游业的兴起，航空客流的预测成为各航空公司的重要需求之一。
SVM可以针对航空客流的相关变量，如季节、星期和航班时间等信息进行分析建模，进而实现对航班客流量的精准预测。
在航班调度和营销策略制定方面，SVM的应用不仅可以提高客流预测的准确率，还可以增强航空公司对市场的洞察力和竞争优势。
总结SVM作为一种基于统计学习理论的二分类模型，在分类、预测、控制较难问题等方面有着非常广泛的应用。
41基于数据驱动的黄河三角洲地下水位预测模型张传奇1王晓敵2(1.辽宁绿管家环保科技有限公司，辽宁沈阳110179; 2.辽宁省环境规划院有限公司，辽宁沈阳110161)摘要:地下水位波动预测对水资源管理具有重要意义。
利用人工神经网络(ANNs)、自适应神经模糊推理系统(AN FIS)和支持向量机(SVM)模型对黄河三角洲地下水位波动进行了预测。
选取历史地下水位作为影响地下水位波动的唯一因素，输入向量由地下水位时间序列的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)确定。
结果表明，AN Ns,AN FIS和SVM模型能够利用历史地下水位数据成功预测地下水位。
ANNs模型和SVM模型具有较好的稳定性，预测精度较高，而A N FIS对于地下水位突变信息的预测效果最好。
关键词：人工神经网络；自适应神经模糊推理系统；支持向量机;地下水动态；预测A b stract：Predicting groundwater level fluctuation is very important for water resources management.Groundwaterlevel fluctuation in the Yellow River Delta was predicted using artificial neural networks(ANNs)，adaptive neuro- fuzzy inference system(ANFIS),and support vector machine(SVM)models.The historic groundwater level was selected as the only factor affecting groundwater level fluctuation.The input vectors were consisted of the past groundwater level and determined by the autocorrelation function(ACF)and partial autocorrelation function (PACF)of the groundwater level time series.Based on the comparisons,it concluded that ANNS,ANFIS andSVM models can successfully predict groundwater levels using historical groundwater level data.The ANNs andSVM models performed more stable,and obtained desirable predictive accuracy;ANFIS has the best prediction effect on the information of groundwater level mutation.K e y w o rd s：ANNs;ANFIS;SVM;groundwater level fluctuation;predicting中图分类号：X523 文献标识码:A文章编号：1674-1021(2020)12-0041 -051引言地下水是重要的环境资源，在工业、农业、社会 生活及生态系统中起着重要的作用。
基于SVM的预测模型研究在现代数据分析和机器学习领域中，SVM（支持向量机）是一种广泛使用的分类器和回归模型。
它的优点包括高效性、高精度和可扩展性。
SVM可以通过寻找最佳分割超平面，将数据分为不同的类别，从而可用于预测和分类。
本篇文章将探讨基于SVM的预测模型研究方面的相关内容。
文章将从以下几个方面进行探讨：一、什么是SVMSVM是一种监督学习算法，最初由Vapnik和Cortes于1995年提出。
其目标是通过划分最佳超平面来对数据进行分类。
在追求最佳分割超平面的同时，SVM 还考虑到了数据点与超平面的间隔距离，以此调整分类边界线。
二、SVM的基本理论我们常使用的线性二分类SVM模型可用以下数学公式描述：min 1/2 * w^T w + C * sum(y_i (w^T * x_i + b) - 1)s.t. y_i (w^T * x_i + b) - 1 >= 0其中，w 和 b 是 SVM 的参数，y_i 属于 ±1， C 是一个调整因子，x_i 是数据点的属性向量。
这个公式的公约数部分表示了权重向量的大小，前方的公式是SVM 的损失函数，指明数据点与分割线或超平面的距离。
三、SVM的优点优点一：在高维空间中，SVM的性能往往比其它算法的性能更好；优点二：在处理小样本数据时，SVM的表现相对于其它算法比较稳定；优点三：当噪声较小的情况下，SVM表现良好。
四、SVM的预测模型研究SVM不仅适用于分类问题，还适用于回归问题。
然而，回归问题所涉及的数学方程明显要复杂得多。
支持向量回归（SVR）是一种可用于解决回归问题的相关技术。
和分类不同，SVR试图找到一个能容纳尽可能多样本点的超平面。
同样是使用限制条件和一个在目标和预测值之间的损失函数这样的约束，只不过这里的损失函数可以是线性、支撑向量或其他形式的函数。
在实际建模中，经常需要使用一些技巧来引入特征或调整SVM模型以获得更好的预测性能。
基于支持向量机理论的地下水水源地动态预测模型刘长生(辽河石油勘探局水文地质研究所 辽宁・盘锦 124010)提 要 盘锦市盘东地下水水源地是辽河油田工业和生活用水主要水源,长期观测资料分析表明开采量是影响水源地水位动态的主要因素,二者之间存在着显著的相关性。
该文在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,探讨了如何合理选择核函数,建立支持向量机回归方法水源地水位动态预测模型。
通过对比多项式核函数和径向基函数(R BF )核函数的训练和模拟结果,发现后者预测精度高。
研究成果表明,相对于传统的回归分析方法,基于支持向量机回归方法的动态模型的模拟预测能力明显提高。
该文中的动态模型方法在地下水位动态预测中具有广泛的应用前景。
关键词 水源地 动态 支持向量机 预测G roundw ater Source Dynamic Prediction Model B ased on Support V ector Machines TheoryLiu Changsheng(Institute of Hydrogeology ,Bureau of Liaohe Oil Investigation )Abstract Pandong groundwater s ource in Panjin city is the main water s ource of industry and life for Liaohe oil base ,through analyzing the long term observation data ,the exploitation quantity is the main factors that af 2fecting the groundwater level dynamic regime of water s ource ,There is a significant correlation between the groundwater level and the exploitation quantity.Based on the principles of support vector machines and im ple 2mentation alg orithm ,how to select kernel functions reas onably and establish the groundwater level prediction m odel are discussed by using support vector machines regression method.Through the results com paris on be 2tween polynomial kernel function and radial basis function ,it shows the latter has high accuracy.The analysis results show that the simulation predicted ability of dynamic m odel method has im proved obviously com paring with traditional regression method.The proposed dynamic m odel method has wide application prospect in dy 2namic prediction of groundwater regime.K eyw ords water s ource ;dynamic regime ;support vector machines ;predication作者简介:刘长生(1968-),男,工程师,水文地质专业,现从事地下水开发管理方面的研究工作。
收稿日期:2009-07-081 前言由于地下水动态具有随机性和不确定性的特征,因而可用概率和数理统计方法来研究和分析其特性。
即对采集的一定量的观测数据,建立系统变量与其影响因素间的统计模型,主要方法包括回归分析方法、频谱分析和时间序列分析方法等。
但是,统计分析方法在趋势外推受限制,一般不适合用于中长期预测。
众多学者研究了神经网络方法在地下水动态预测中的应用。
虽然神经网络方法能够有效地处理非线性、不确定性等问题,但目前用神经网络来预测地下水动态通常是将影响地下水动态的因子作为输入因子,地下水位动态作为输出因子,并没有对各个影响因子进行并行预测,从而影响水位动态预测精度。
王景雷等探讨了支持向量机模型方法在灌区地下水动态预测中的应用。
本文讨论运用长系列地下水水位和开采动态数据,建立基于支持向量机方法的水源地地下水动态预测模型。
2 盘东水源地概况辽河油田盘东水源地位于盘锦市盘山县城东北部至喜彬乡之间,中心在盘山县统一乡,距双台河7km 。
盘东水源工程分两期,分别于1989年和1995年底完成,共有水源井44口,产能达到6×104m 3Πd (图1),为辽河油田工业和生活用水主要水源。
图1 盘东水源地开采井和观测井分布本区在大地构造上属下辽河平原中生代断陷次级构造单元———盘山断陷北半部。
根据油井钻探资料,老的基底为侏罗—白垩系地层,下第三系分布在凹陷内,从下至上有沙河街组、东营组。
上第三系广泛分布在下第三系之上,分馆陶组和明化镇组,也是本区水源开发的目的含水层。
最上层为第四系咸水层,无供水价值。
馆陶组含水层埋深750m ,厚度100m 左右,岩性为中粗岩、砂砾岩、中粗砂岩,赋水条件好,在降深15m 时单井涌水量1500m 3/d 以上。
水质好,矿化度500～600mg ΠL ,各项指标符合饮用水标准,目前没有开采。
明化镇组含水层本区广泛分布,埋深350m 以下,含水层厚度100～200m 。
岩性为中细砂岩、砂岩和砂砾岩,赋水性好,在降深15m 时单井涌水量可达2000m 3/d ,水质较好,矿化度600～700mg ΠL ,其它指标满足生活用水标准。
根据地下水动态观测资料,在初期虽然开采量不大,但降落速率比较大,随着后期开采量的增加,降落速度减小,说明该区除开采弹性释放量外,还存在侧向补给量。
从下辽河盆地地形与构造上看出,北高南低,地下水可通过地下径流向下游排泄。
目前人工开采是主要排泄方式。
3 地下水动态特征盘东水源是盘锦地区大型深层基岩裂隙水水源地之一。
随着开采量的增加,地下水位逐渐下降,水位埋深由开采初期的13158m 已下降到1998年底的27134m ,对比分析周围观测井水位,盘东水源水位最深,形成了以盘东水源地为中心的降落漏斗。
1998年底水源地地下水开采量达到5×104m 3Πd ,用水最高峰达到515×104m 3Πd 。
地下水位平均年降幅为1153m 。
分析预测地下水动态,对于优化地下水开采方案和保护地下水具有十分重要的意义。
图2 水源地多年地下水水位动态曲线4 支持向量机回归分析方法原理支持向量机是由Vapnik 与其领导的贝尔实验室的研究小组一起开发出来的一种新的机器学习技术,是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。
支持向量机方法的几个主要优点有:1)它是专门针对有限样本情况的,其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值;2)算法最终将转化成为一个二次型寻优问题,从理论上说,得到的将是全局最优点,解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题;3)算法将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间,在高维空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性判别函数,特殊性质能保证机器有较好的推广能力,同时它巧妙地解决了维数问题,其算法复杂度与样本维数无关。
在S VM 方法中,只要定义不同的内积函数,就可以实现多项式逼近、贝叶斯分类器、径向基函数方法、多层感知器网络等许多现有学习算法。
本文讨论支持向量机回归分析方法的应用。
支持向量机回归分析要解决的问题是:设样本为n 维向量,样本集为(x i ,y i ),i =1,2,…,k ,x i ∈R n (R 为实数域):y i ∈R 。
其中x i 为预报因子值,y i为预报对象值,寻求一个反映样本数据的最优函数关系y =f (x )。
与S VM 分类问题不同的是:S VM 回归的样本点只有一类,所寻求的最优超平面不是使两类样本点分得“最开”,而是使所有样本点离超平面的“总偏差”最小。
用S VM 进行回归,其基本思想是通过一个非线性映射Φ:R N →R M (M >N )将输入空间映射到高维特征空间,在高维特征空间中进行线性回归。
从几何意义上讲,就是寻找一个最优拟合样本集的超平面。
在线性情况下其超平面函数为f (x )=w ・x +b 。
当映射到高维特征空间时,拟合样本集为{Φ(x i ),y i },(i =1,2,…,k )。
这样,以向量形式的回归函数表达为f (x ,w )=(w ・φ(x ))+b (1)式中,w ,φ(x )为n 维向量,b 为阈值,(・)表示内积。
定义不灵敏函数ε作为误差函数,当所有样本点到所求超平面的距离都可以不大于ε时,寻求最优回归超平面的问题转化为求解如下一个二次凸规划问题,即min w ,b R (w ,b )=12w ・w(2)约束条件:y i -w ・φ(x i )-b ≤ε,i =1,2,…,k -y i +w ・φ(x i )+b ≤ε,i =1,2,…,k 同样,当个别样本点到所求超平面的距离大于ε时,考虑到允许拟合误差的情况,引入正数松弛变量ζ和ζ3,寻求最优回归超平面的二次凸规划问题转化为带约束条件的优化问题,即min w ,b ,ζ,ζ3R (w ,b ,ζ,ζ3)=12w ・w +C ∑ki =1ζi +ζ3i(3)约束条件:y i -w ・φ(x i )-b ≤ε+ζ3i, i =1,2,…,k-y i +w ・φ(x i )+b ≤ε+ζi , i =1,2,…,k ζi ≥0,ζ3i ≥0式中,w ・w 代表模型的复杂程度,其作用将使函数更为平坦,从而提高泛化能力。
第二项则为减小误差,C 为惩罚因子,用于调整对超出拟合误差ε(ε>0)的惩罚程度。
传统S VM 求解过程,即公式(3)的优化问题是典型的二次规划问题。
引入拉格朗日(Lagrange )函数L (w ,b ,ζ,ζ3,α,α3,γ,γ3)。
分别用w ,b ,ζ,ζ3对函数L 求最小化,构造式(1)的对偶形式,并解该凸函数的鞍点。
