计算机应用

作者：聂青青, 万定生, 朱跃龙, 李致家, 姚成

单位：1.河海大学 计算机与信息学院，南京 211100；2.河海大学 水文水资源学院，南京 210098

关键词：水文预测,灰狼优化算法,时域卷积网络,差分进化算法,收敛因子

基金：国家重点研发计划项目(2018YFC1508100)

水位预测是防洪预警工作的辅助决策支持。为了进行准确的水位预测，为预防自然灾害提供科学依据，提出一种结合改进的灰狼优化（MGWO）算法与时域卷积网络（TCN）的预测模型MGWO-TCN。针对标准灰狼优化（GWO）算法存在早熟停滞的不足引入差分进化（DE）算法，扩展灰狼种群的多样性；改进灰狼种群更新时的收敛因子和变异时的变异算子，以自适应的形式对参数进行调整，提升算法的收敛速度，均衡算法的全局与局部搜索能力；利用MGWO算法对TCN的重要参数寻优，提升TCN的预测性能。将MGWO-TCN预测模型用于河流水位预测，预测结果的均方根误差（RMSE）为0.039。实验结果表明，与对比模型相比，MGWO-TCN预测模型具有更好的寻优能力和更高的预测精度。

来源：2022年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

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