《表1 3种模型降水预报结果对比》

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《基于多种算法优化SVM模型的乌东德水电站降水量预报》

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PSO＿SVM模型参数C=10.6860，γ=0.4270；GA＿SVM的参数C=60.5663，γ=1.1363。代入优化参数，独立样本检验结果见表1，可以看出，没有优化的SVM模型训练和测试的准确率最低，独立样本TS评分低于10%；PSO＿SVM模型的独立样本TS评分最高；GA＿SVM测试样本准确率比比训练样本偏小29.4%。通过3种模型进行检验及对比分析，SVM的效果最差，PSO＿SVM效果好，而且性能相对稳定。GA＿SVM模型的训练准确率很高，测试准确率偏低，出现过拟合问题，可见预报性能将有很大的提升空间，因此需要进一步对GA＿SVM模型的参数优化，寻求全局最优。