多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测

摘要： 为提高日径流多步预测精度，减少模型计算规模，同时提升浣熊优化（COA）算法和混合核极限学习机（HKELM）性能，提出多极小波包变换（MWPT）-改进COA算法（ICOA）-HKELM日径流时间序列预测模型。首先，利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和2个高频分量，并构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM；其次，简要介绍COA算法原理，基于Circ... （共10页）