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申请/专利权人：华北水利水电大学
申请日：2024-03-02
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118211185A
主分类号：G06F18/26
分类号：G06F18/26;G06N3/006;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法，涉及径流预测领域，包括收集样本区域径流数据，并划分数据集；初始化梭鱼群和对梭鱼群优化算法参数；计算适应度值；梭鱼成对进化,梭鱼群交换信息；梭鱼群首领的选择；更新梭鱼的最优位置及其适应度值；重复上述步骤直到满足终止准则，输出最优解；使用最优解作为TCN模型参数，并进行径流预测；将流域径流数据输入模型得到预测结果。本发明能够提高径流预测的准确性和泛化能力，提高径流预测的精度和效率。
主权项：1.一种基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、收集样本区域径流数据，并划分数据集；S2、初始化梭鱼群和对梭鱼群优化算法参数；S3、计算适应度值；对于初始的梭鱼群中的每个梭鱼，根据其位置yi运行TCN径流预测模型计算得到对应的目标函数值，以该目标函数的倒数作为适应度函数，再通过适应度函数将其转换为适应度值qxi，通过计算适应度值来评估每个梭鱼个体的优劣程度；S4、根据上述S3计算的适应度值，梭鱼群中的个体进行成对进化，且分别与在更新位置后根据梭鱼对的状态进行排名，并从梭鱼群中选择具有最优适应度值的个体作为首领；S5、更新梭鱼的最优位置及其适应度值；根据每个梭鱼的适应度值排名来进行梭鱼对位置的更新；两个位置是首领梭鱼对的新位置，这两个位置与前一轮的最佳个体相结合，产生五个突出的位置；最后选择适应度值最好的三位作为这一轮梭鱼的领袖位置；在根据适应度值排出新的排名后，根据每个梭鱼的新位置，再次重复S3-S5步，直到满足终止准则，输出全局最优解及其适应度值；S6、径流预测；将上述输出的全局最优解作为TCN模型参数，代入数据集，使用训练集训练模型，用测试集来评估模型；最后将需要预测的数据输入模型即可得到径流预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北水利水电大学 一种基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法
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