基于支持向量机的中长期入库径流预报
기우지지향량궤적중장기입고경류예보
Long-term Runoff Forecast Based on the Support Vector Machine
  • 万方数据
    黑龙江水专学报 흑룡강수전학보
    JOURNAL OF HEILONGJIANG HYDRAULIC ENGINEERING COLLEGE
    2009年 3期 1-4 ,共4页

    赵红标%吴义斌

    조홍표%오의빈

    支持向量机(SVM)%径流预报%预报因子 支持嚮量機(SVM)%徑流預報%預報因子
    지지향량궤(SVM)%경류예보%예보인자
    采用基于支持向量机的预测模型对水库中长期入库径流进行预报,建立径流预报的SVM模型.预报因子的优劣决定着预测精度的高低.为了提高预报精度,尝试采用模糊优选法对预报因子进行优选.将所建模型应用于新疆雅马渡站的径流预测中,并与没有进行预报因子优选的SVM模型进行比较.结果表明,进行预报因子优化后的SVM模型明显提高了径流的预报精度,具有更高的应用价值.
    채용기우지지향량궤적예측모형대수고중장기입고경류진행예보,건립경류예보적SVM모형.예보인자적우렬결정착예측정도적고저.위료제고예보정도,상시채용모호우선법대예보인자진행우선.장소건모형응용우신강아마도참적경류예측중,병여몰유진행예보인자우선적SVM모형진행비교.결과표명,진행예보인자우화후적SVM모형명현제고료경류적예보정도,구유경고적응용개치.
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