基于遗传算法优化的支持向量机干旱预测模型

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ＤＯＩ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１０００ — １７００．２０１３．０２．０１１
中图分类号：Ｐ３３８．６文献标识码：Ａ文章编号：１０００ — １７００（２０１３）０２ — ０１９０ — ０５
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｎｔｈｅａｒｔｉｉｆｃｉａｌｃｈｏｉｃｅｂｌｉｎｄｎｅｓｓｆｏｒｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｎｔｈｅｅｘｐｅｉｒｅｎｃｅ，ｗｅｕｓｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅＣ，ｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｒｅａｌｉｚｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｗｏｒｋｌｏａｄｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｃｈｏｉｃｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．ＧｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｍｏｄｅｌｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｆｌｏｏｄｄｒｏｕｇｈｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＨｕｎｏｕｇｈｔｈｅＭＡＴＬＡＢｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｔｏｂｕｉｌｄｔｈｅｍｏｄｅ１．ＩｎＨａｉｃｈｅｎｇ，Ｄａｗａ，ＬｉａｏｙａｎｇａｎｄＳｈｅｎｙａｎｇ，ｔｈｅｒａｉｎｆａｌｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ
沈阳农业大学学报，２０１３ — ０４，４４（２）：１９０ — １９４
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｖａｎ￣Ａ￣ｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１３ — ０４．４４（２）：１９０ —１９４
基于遗传算法优化的支持向量机干旱预测模型
迟道才，张兰芬，李雪，王垄，吴秀明，张特男
（沈阳农业大学水利学院，沈阳１１０１６１）
摘要：为了克服支持向量机参数人工选择的盲目性和依靠经验的缺陷，采用遗传算法优化支持向量机的Ｃ，两个参数，实现支持向量机参数的优选，减少参数选择的工作量，并提高模型的预测精度。并将遗传算法优化的支持向量机模型应用到浑河流域干旱预测中，通过ｍａｄａｂ编程建立该模型。以海城、大洼、辽阳、沈阳４个站的降雨量进行建模预测，结果表明：模型的预测值和真实值拟合度较高，模型的预测精度满足要求，说明该模型用于浑河流域的干旱预测具有可行性，为决策部门能及时有效地指导和部署抗旱工作、合理利用分配现有的水资源提供依据。关键词：遗传算法；支持向量机；干旱预测；降雨量。
ＤｒｏｕｇｈｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔ
ＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）
ＣＨＩＤａｏ－ｃａｉ，ＺＨＡＮＧＬａｎ－ｆｅｎ，ＬＩＸｕｅ，ＷＡＮＧＫｕｎ，ＷＵＸｉｕ－ｍｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＴｅ－ｎａｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ，ＳｈｅｎｙａｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１６１，Ｃｈｉｎａ）