[发明专利]一种基于细菌觅食优化算法的中长期径流预报方法

权利要求书

1.一种基于细菌觅食优化算法的中长期径流预报方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)筛选预报因子：将历史的多项环流指数数据和待预报流域历史径流数据进行相关性分析，得到相应的相关系数，选取相关系数大的且对待预报流域径流有物理影响的环流指数作为预报因子，并获得相应的预报因子值；

2)把步骤1)得到的预报因子值作为支持向量回归机SVR模型的输入样本，并利用公式对输入样本进行归一化处理；其中，y_t、y_max、y_min分别表示选定时间段内某一时刻任意预报因子值、选定时间段内所选预报因子值中的最大值、选定时间段内所选预报因子值中的最小值，y_t^*即为所选时刻该预报因子的归一化值；遍历所有的预报因子值，得到每个预报因子的归一化值；

3)选定待预报流域S年的径流量数据作为历史样本，将历史样本中前N年的径流量数据及对应年份的预报因子归一化值作为训练集，后M年的径流量数据及对应年份的预报因子归一化值作为检验集，S＝N+M，N＞M，S、N、M均为正整数；

4)利用步骤3)得到的训练集对SVR模型进行训练，采用细菌觅食优化算法确定SVR模型中误差惩罚参数C、核参数σ和不敏感损失系数ε三个参数的值：将训练集的每个样本作为一个细菌，单个细菌由取值范围内的C,σ,ε二进制值排序排列组成，分别计算每个细菌的适应度值，通过细菌觅食优化算法的三种行为对细菌适应度值进行评估以后得到满足条件的适应度值最大的细菌；

5)解码适应度值最大的细菌，即将细菌二进制的表示形式转换成十进制数值形式，得到SVR模型参数C,σ,ε的最佳值；

6)将C,σ,ε的最佳值输入SVR模型中进行训练，得到SVR模型的初步预测结果；

7)将步骤3)中选定的检验集与步骤6)中得到的初步预测结果进行比较，分析误差，若误差不在设定范围内，则调整细菌觅食优化算法中三种行为的执行次数，重新返回步骤4)；若误差在设定范围内，则输出最终预测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4)具体包括以下步骤：

4-1)确定细菌觅食优化算法的初始条件：步骤3)得到的训练集的样本数量代表初始种群规模，将每个样本作为一个细菌，确定细菌觅食优化算法中趋向行为、复制行为和驱散行为执行次数；设定SVR模型三个参数C,σ,ε的取值范围；

4-2)采用二进制编码初始化种群：单个细菌由取值范围内的不同C,σ,ε二进制值排序排列组成，长度为三参数二进制长度之和；

4-3)选定适应度函数，计算步骤4-2)得到的初始化种群中各细菌适应度函数值；

4-4)在细菌觅食优化算法过程中对初始化种群各细菌趋向行为、复制行为和驱散行为三种行为的适应度值依次进行评估；

4-5)趋向行为、复制行为和驱散行为的执行次数均达到预定次数后，则满足终止条件，三种行为评估结束；对完成三种行为评估后剩下的细菌进行适应度值的比较，选出适应度值最大的细菌。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤4-4)具体包括以下骤：

设P(j,k,l)＝{θⁱ(j,k,l)|i＝1,2,……，N}表示种群中细菌的位置，N为细菌个数，θⁱ为细菌代号，代号由C,σ,ε二进制值排序排列组成；J(i,j,k,l)表示第i个细菌在经历了第j次趋向行为、第k次复制行为、第l次驱散行为之后的适应度值，j、k、l的值分别小于趋向行为、复制行为、驱散行为的设定次数；

4-4-1)趋向行为适应度值评估；细菌i的趋向行为表达式如式(4)所示：

式中，表示进行方向调整后选定的一个随机方向，C(i)表示按选定的方向前进的步长；

趋向行为适应度值评估具体包括以下步骤：

4-4-1-1)随机选择一个位置，并计算该位置的细菌的适应度值，然后令细菌在随机方向前进一个步长单位；设趋向行为中，m为单个细菌的游动次数，N_s表示预先设定朝一个方向最多游动的次数,m≤N_s；

4-4-1-2)计算新位置该细菌的适应度值，如果新位置细菌的适应度值优于原位置，则细菌游动次数加1，否则返回步骤4-4-1-1)；

4-4-1-3)判断该位置细菌游动总次数是否小于N_s，如果是，则该细菌继续沿该方向前进一个步长，并返回步骤4-4-1-2)；否则该细菌计算终止，得到该位置细菌趋向行为的适应度值，返回步骤4-4-1-1)，进行下一个位置细菌计算；

4-4-1-4)遍历所有位置的细菌，分别计算得到每个细菌趋向行为的适应度值；

4-4-2)复制行为适应度值评估；具体包括以下步骤：

4-4-2-1)将进行趋向行为评估后每个细菌的适应度值按从大到小进行排序；

4-4-2-2)把适应度值小的后一半细菌淘汰掉，剩下适应度值大的前一半细菌各自分裂出与自身完全相同的新细菌，复制行为适应度值评估结束；4-4-3)驱散行为适应度值评估；具体包括以下步骤：

4-4-3-1)设定细菌被驱散条件，即给定驱散行为发生的概率；

4-4-3-2)对于复制行为后的所有细菌，如果某个细菌满足被驱散条件，则将其淘汰，并随机在细菌种群中产生一个新细菌代替它，然后对新细菌进行判断；如果不满足驱散条件，则将其保留，再对下一个细菌进行判断；

4-4-3-3)遍历完所有细菌，完成驱散行为适应度值评估。