支持向量机在径流预报中的应用探讨 Application of support vector machine in run…

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支持向量机在径流预报中的应用探讨

Application of support vector machine in runoff forecast

径流的形成是一个涉及到水文、气象及力学等复杂的过程,中间包含降水、蒸发、产流、汇流等复杂过程,还受到地形、地貌、流域下垫面和人类活动等因素影响,其变化非常复杂,作为一种新的机器学习算法,支持向量机在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题,从而得到唯一的全局最优解.尝试将最小二乘支持向量机技术用于径流预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比,证明SVM方法预测径流量精度要优于BP神经网络方法.水利论文 D(mZfE'i)T/Y+P

作 者:卢敏 张展羽 冯宝平 LU Min ZHANG Zhan-yu FENG Bao-ping  
作者单位:卢敏,LU Min(河海大学,现代农业工程系,江苏,南京,210098;云南农业大学,水电与建筑学院,云南,昆明,650201)水利论文7J3dwH]+qML X
张展羽,冯宝平,ZHANG Zhan-yu,FENG Bao-ping(河海大学,现代农业工程系,江苏,南京,210098) 
刊 名:人民长江  PKU
英文刊名:YANGTZE RIVER 
年,卷(期):2005 36(8) 
分类号:P338+.2 
关键词:支持向量机(SVM)   最小二乘支持向量机   神经网络   径流   预测   回归分析  
机标关键词:支持向量机技术径流预报应用探讨神经网络方法机器学习算法二次规划问题全局最优解流域下垫面最小二乘预测结果因素影响学习问题人类活动流量精度径流预测风险最小中间包准则转化证明 
基金项目: 
TAG: Application application APPLICATION Machine machine MACHINE vector 径流 向量
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