基于改进粒子群的水文日径流不确定性约束预测方法

摘要

针对水文日径流预测中不确定性信息难以有效量化及预测结果可靠性不高等问题，本文开展了基于改进粒子群的约束预测方法研究。首先，建立多源数据输入的特征集，并对其进行动态特征筛选，以剔除冗余信息，保留关键的径流驱动力，从而为径流预测提供高质量的数据输入；其次，以区间预测为基础，建立初始不确定度数学模型，并在改进粒子群算法中对目标函数中的覆盖宽度与覆盖概率进行双重优化，进而确定预测区间边界；最后，引入后验约束校正机制，利用预测残差分布特征，对初始区间进行动态调整与约束紧缩，实现对预测结果的不确定度的再校准。对比实验表明，该方法在预测精度和可靠性等关键指标上均显著优于传统方法，具有较强的应用与推广价值。

关键词

改进粒子群 / 水文预测 / 日径流 / 不确定性 / 约束