一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法技术

本发明专利技术公开了一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，包括：根据历史实测径流数据建立径流时间序列。引入一个动态平移参数，利用孪生极限学习机自身的一对上下边界函数，根据改进的区间预报综合评价指标函数，建立基于莱维飞行改进的CSA优化方法的区间预报模型，得到点预报结果和初始预报区间。其次，由点预报结果算得预报误差，根据核密度估计方法得到一定置信水平下的误差校正值。最后，设定一个流量分界点，引入两个权重因子，对初始预报区间进行校正，最终得到高质量的预报区间。本发明专利技术的区间预报方法可同步获得点预报和区间预报结果，定量化描述径流序列的不确定性，提高水文预报的精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水文预报领域，具体涉及一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法。

技术介绍

1、径流预报属于水文预报范畴，通过客观的水文规律，可预报未来径流的变化。受人类活动与气候变化影响，径流序列呈现非线性、非平稳等复杂特征，加之极端水文气象灾害频繁发生并持续加剧，导致单一模型难以精确刻画和表征描述径流演化过程，基于点预报模型获得的确定性值并不能反映径流值的可能波动范围。径流区间预报模型可以给出径流值的置信区间，从而定量化描述径流序列的不确定性。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题在于：针对非线性、波动性、周期性等复杂特征造成的水文预报难题。提供了一种以改进的合作搜索算法为优化方法，改进的综合评价指标为目标函数，基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，定量化描述径流值的波动范围，从而得到高质量的区间预报结果，有效减少径流预报的不确定性，为径流预报提供更加全面的信息。

2、为解决以上技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，包括如下步骤：

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【技术保护点】

1.一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，步骤S1包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，步骤S202具体为：基于训练集的输入数据集x，输出数据集Y，孪生极限学习机区间预报模型构建了以下两个二次规划问题：

4.根据权利要求1所述的一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，步骤S203具体是：利用得到的上下边界函数f1(x)、f2(x)生成上区间边界与下区间边界，进一步得到孪生极...

【技术特征摘要】

1.一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，步骤s1包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，步骤s202具体为：基于训练集的输入数据集x，输出数据集y，孪生极限学习机区间预报模型构建了以下两个二次规划问题：

4.根据权利要求1所述的一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，步骤s203具体是：利用得到的上下边界函数f1(x)、f2(x)生成上区间边界与下区间边界，进一步得到孪生极限学习机的预报区间[lb,ub]：

5.根据权利要求1所述的一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，其特征在于，步骤s204具体是：以一种结合误差判断的综合评价指标icwc作为目标函数计算每个员工个体的适应度值；以公式(15)为基础，得到改进的综合评价指标如公式(16)所示：

6.根据权利要求5所述的一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯仲恺，张景帅，付新月，肖洋，杨涛，张涛涛，牛文静，唐洪武，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：