基于小波分解与GA-LSSVM的GPS可降水量短临预报

针对GPS可降水量时间序列具有非线性、非平稳性的特征，研究一种基于小波分解（WD）、遗传算法（GA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的GPS可降水量短临预报方法。先采用小波分解将GPS可降水量时间序列分解成便于预报的低频分量和高频分量；然后利用遗传算法优化LSSVM参数，进而对各分量建立预报模型；再将各分量预报结果进行叠加重构得到最终预报结果。选取两组数据进行实验，并将预报结果分别与LSSVM和遗传小波神经网络（GA-WNN）预报结果进行对比。结果表明，该组合模型具有良好的泛化能力，可有效解决神经网络易陷于局部极小的问题，提高了全局预报精度。