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    飛蛾火焰優化算法-投影尋蹤回歸模型在需水預測中的應用

    崔東文 云南省文山州水務局; 云南文山663000
    • 需水預測
    • 飛蛾火焰優化算法
    • 投影尋蹤回歸
    • 參數優化

    摘要:基于用水時間序列構建投影尋蹤回歸(PPR)需水預測模型。針對PPR模型矩陣參數難以確定的不足,利用一種新型群體智能仿生算法——飛蛾火焰優化(MFO)算法優化PPR模型矩陣參數,提出MFO-PPR預測模型,并構建MFO-BP模型作對比,以1980—2013年上海市需水預測為例,分別利用實例前20組和后10組數據對模型參數進行率定及預測。結果表明:MFO-PPR模型對實例后10 a需水預測的平均相對誤差絕對值和最大相對誤差絕對值分別為1.84%、4.20%,預測精度優于MFO-BP模型的2.06%、4.61%。MFO算法具有較好的全局尋優能力,將MFO算法應用于PPR模型參數尋優,可有效地提高PPR模型的預測精度。

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