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作者：韩艳;崔东文;
单位：云南省水利水电勘测设计研究院;云南省文山州水务局;
摘要：为提高月径流时间序列预测精度，改进加权极限学习机(WELM)预测性能，对比验证“十二生肖”算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果，提出经验小波变换二次分解(EWT~Ⅱ)技术-“十二生肖”算法-WELM月径流时间序列预测模型.首先，利用经验小波变换(EWT)对月径流时间序列进行分解处理，得到EWT_1、EWT_2两个分解分量；采用模糊熵(FuzzyEn)计算EWT_1、EWT_2分量的模糊熵值，利用EWT~Ⅱ对模糊熵值较大的EWT_1分量进行二次分解，得到EWT_(1-1)～EWT_(1-3)三个分量.其次，基于EWT_(1-1)～EWT_(1-3)、EWT_2分量训练集构建4个WELM输入层权值和隐含层偏差(超参数)优化的实例目标函数，同时选取6个基准测试函数作为对比验证函数，利用“十二生肖”算法分别对6个基准测试函数和4个实例目标函数进行极值寻优与对比分析.最后，建立EWT~Ⅱ-“十二生肖”算法-WELM模型，通过云南省南洞地下河月径流预测实例对12种模型进行验证.结果表明：“十二生肖”算法对6个基准测试函数寻优的总排名与对4个实例目标函数寻优的总排名不一致，总体上冠豪猪优化算法(CPO)、野狗优化算法(DOA)寻优效果较好，变色龙算法(CSA)、天牛须搜索算法(BAS)、自学羚羊迁徙算法(SAMA)寻优效果较差；“十二生肖”算法对4个实例目标函数寻优的总排名与12种模型预测精度总排名基本一致，表明“十二生肖”算法极值寻优能力越强，获得的WELM超参数越优，所构建的预测模型性能越好；EWT~Ⅱ-CPO/CSO/DOA/CapSA/WHO-WELM模型预测的E_(MAP)、E_(MA)、E_(RMS)分别在0.422%～0.485%、0.022～0.026 m~3/s、0.028～0.032 m~3/s之间，优于其他对比模型，具有更好的预测效果.
关键词：月径流预测;;经验小波变换;;二次分解;;“十二生肖”算法;;加权极限学习机;;函数优化
基金资助：国家自然科学基金项目(41702278);; 国家重点研发计划项目(2019YFC0507500);; 中国地质调查局地质调查项目(DD20221758,DD20190326)
