PSO-LSSVM灰组合模型提升地下水埋深预测精度

本文主要探讨了一种结合粒子群优化（PSO）与灰色预测的最小二乘支持向量机（LSSVM）方法在地下水埋深预测中的应用。面对LSSVM模型中参数不易确定且单一预测精度不高的挑战，研究者提出了一种创新的学习策略。PSO算法以其快速收敛和全局优化特性被引入到LSSVM参数的选择过程中，以减少人为选择参数的不确定性，使得模型更加精确和鲁棒。 具体操作流程是：首先，使用灰色预测方法对历史地下水埋深数据的不同长度序列进行初步预测，生成一组预测结果。然后，这些初步预测值作为LSSVM的输入，而实际测量的地下水埋深值作为输出，进行训练。这种组合策略旨在利用灰色预测的稳健性和LSSVM的高阶拟合能力，提高预测模型的泛化性能。 作者选择了三江平原某地区的地下水埋深实测数据，从1985年至2006年间，运用PSO-LSSVM模型进行地下水埋深的长期预测。模型的性能通过两种方式进行验证，结果显示，相较于其他传统预测模型，PSO-LSSVM组合模型具有更高的预测精度，这表明其在实际应用中具有较强的实用价值和可靠性。 这项研究不仅解决了LSSVM参数优化的问题，还通过灰色预测和LSSVM的融合，提高了地下水埋深预测的准确性和稳定性，为水资源管理和环境监测提供了有力的数据支持。未来的研究可以进一步探讨如何将这种方法推广到其他领域，如气候变化预测或地质灾害预警等。