基于PSO/DE-ELM模型的云貴高原干旱預(yù)測(cè)

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摘要：

氣候變化導(dǎo)致西南地區(qū)面臨愈加嚴(yán)重的干旱問題，為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)該區(qū)域干旱情勢(shì)，分別構(gòu)建了粒子群算法（PSO）和差分進(jìn)化算法（DE）優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）模型，并將其應(yīng)用于云貴高原干旱預(yù)測(cè)，從預(yù)測(cè)精度和特征值模擬能力等方面比較了PSO-ELM模型和DE-ELM模型在云貴高原干旱預(yù)測(cè)中的適用性。結(jié)果表明：①PSO-ELM模型和DE-ELM模型均能夠有效預(yù)測(cè)云貴高原不同時(shí)間尺度下的干旱狀況，模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均在0.75以上，均方根誤差均小于0.65；②兩種模型對(duì)最大值、最小值、不同百分位數(shù)等特征統(tǒng)計(jì)值、干旱歷時(shí)和干旱強(qiáng)度的擬合效果較好，能夠有效反映研究區(qū)干旱特征；③相較而言，DE-ELM模型的預(yù)測(cè)性能略優(yōu)于PSO-ELM模型，在云貴高原干旱預(yù)測(cè)中具有更強(qiáng)的適用性。（剩余9295字）