小样本非线性时间序列模型在岩溶地下河日流量预测中的应用 (2011年)

针对岩溶含水系统高度的非线性特征，在小样本时间序列条件下，引入了能较好解决小样本、非线性问题的支持向量回归方法，利用偏最小二乘回归对影响地下河流量的诸多因素进行综合分析，并提取主成分作为支持向量机的输入变量，采用遗传算法优化模型参数，建立了地下河日流量预测的偏最小二乘-遗传-支持向量回归模型；将该模型用于后寨典型岩溶地下河流域日流量模拟和预测，并与BP人工神经网络、多元线性回归模型预测结果进行对比。偏最小二乘-遗传-支持向量回归模型模拟期的均方误差（ASE）、平均绝对百分比误差（MAPE）分别为0.25%