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申请/专利权人：华北水利水电大学

摘要：本发明公开了一种基于海马优化算法与XGBoost模型结合的径流预测方法，涉及水文时间序列径流预测领域，包括获取径流数据并进行预处理；将数据集划分为训练集和测试集；初始化海马种群和SHO算法参数；根据适应度函数计算每个个体的适应度值；确定最优个体位置；更新海马位置；边界控制；输出最优值和最优解；使用最优解作为XGBoost模型参数，并进行径流预测，本发明可以提高模型的稳定性和准确性，将海马优化算法与XGBoost模型结合起来，可以充分利用海马优化算法优化搜索策略和XGBoost模型的高性能预测能力，有效地提高模型的准确性、降低模型的运行时间和改善模型的稳定性。

主权项：1.一种基于海马优化算法与XGBoost模型结合的径流预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、整理获取历史径流数据集并进行数据的预处理，将处理后的数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估；S2、初始化海马种群的位置和速度，并设置海马优化算法的最大迭代次数T、数螺旋常数μ和茎的长度υ参数的初始值；S3、根据预先定义的适应度函数，计算出每个海马个体的适应度值，评估其在解空间的优劣程度，并根据适应度值确定当前种群中的最优个体位置，作为当前迭代的最优解；S4、更新海马位置；通过比较海马个体和最优个体位置来确定是否捕食成功，如果海马捕食成功，则海马会朝着精英个体的位置移动一定步长，以更接近最优解；否则，海马会继续探索周围的解空间，定义如下： 式中，表示为海马的位置；r2∈[0,1]是一个随机数；α是调整海马捕食时的移动步长，S5、在上述更新海马位置时，进行边界控制操作，确保各海马个体位置在解空间的范围内，包括：1为避免新解决方案的过度局限，对海马个体进行角色分配，所述海马种群角色分配的表达式为： 其中，N表示种群规模；表示所有海马个体完成捕食行为后，新位置的适应度值排序；fathers和mothers分别来自雄性和雌性群体；2为了使SHO算法易于执行，通过引入随机性和随机整数的范围限制，来增加算法的多样性和探索能力，假设每对海马只繁殖一个后代；第i个子代的表达式如下： 其中，r3∈[0,1]是一个随机数；m是[1,N2]范围内的随机正整数；n是[N2+1,N]范围内的随机正整数；S6、重复上述S3-S5，直至满足终止准则，输出最优值和最优解；并将输出的最优解作为XGBoost模型的参数输入，即可实现对未来的径流数据的预测。

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