[发明专利]一种基于GASA-SVR的需水预测方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法和模拟退火算法混合优化支持向量回归机(GASA‑SVR)的需水预测方法，通过遗传和模拟退火组合优化算法对支持向量回归机的三个参数C，ε和σ进行寻优，建立GASA‑SVR预测模型，并对用水影响因素进行因子分析，将关联度高的特征值作为GASA‑SVR模型的输入，该方法解决了传统参数优化容易陷入局部最优而不是全局最优的问题，可作为需水量预测领域的一个高效的替代方案，在需水预测领域具有一定的泛化和指导意义。

主权项

1.一种基于遗传算法和模拟退火算法混合优化支持向量回归机GASA‑SVR的需水预测方法，包括数据收集、数据归一化处理、模型训练、模型测试和模型评估，其特征在于：通过遗传和模拟退火组合优化算法GASA对支持向量回归机SVR的三个参数惩罚因子C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优，输入到训练模型。