水力发电
水力髮電
수력발전
WATER POWER
2010年
3期
12-15
,共4页
郭俊%周建中%张勇传%宋利祥%刘强
郭俊%週建中%張勇傳%宋利祥%劉彊
곽준%주건중%장용전%송리상%류강
支持向量机%BP神经网络%核函数%径流预测
支持嚮量機%BP神經網絡%覈函數%徑流預測
지지향량궤%BP신경망락%핵함수%경류예측
日径流预测是水资源优化调度的重要组成部分,日径流预测精度的高低直接影响水资源优化配置的程度.针对日径流序列的特性.研究提出一种改进的支持向量机同归模型,并应用于日径流预测.与基本支持向量机和BP神经网络对比分析的实验结果表明,基于改进支持向量机回归预测模型的日径流预测精度明显高于BP网络,尤其是对于变化剧烈的径流序列表现出较基本支持向量机回归模型更优越的预测性能,为日径流预测分析提供了一种可靠、有效的途径和方法.
日徑流預測是水資源優化調度的重要組成部分,日徑流預測精度的高低直接影響水資源優化配置的程度.針對日徑流序列的特性.研究提齣一種改進的支持嚮量機同歸模型,併應用于日徑流預測.與基本支持嚮量機和BP神經網絡對比分析的實驗結果錶明,基于改進支持嚮量機迴歸預測模型的日徑流預測精度明顯高于BP網絡,尤其是對于變化劇烈的徑流序列錶現齣較基本支持嚮量機迴歸模型更優越的預測性能,為日徑流預測分析提供瞭一種可靠、有效的途徑和方法.
일경류예측시수자원우화조도적중요조성부분,일경류예측정도적고저직접영향수자원우화배치적정도.침대일경류서렬적특성.연구제출일충개진적지지향량궤동귀모형,병응용우일경류예측.여기본지지향량궤화BP신경망락대비분석적실험결과표명,기우개진지지향량궤회귀예측모형적일경류예측정도명현고우BP망락,우기시대우변화극렬적경류서렬표현출교기본지지향량궤회귀모형경우월적예측성능,위일경류예측분석제공료일충가고、유효적도경화방법.
