水文
水文
수문
HYDROLOGY
2009年
1期
13-16
,共4页
支持向量机%人工神经网络%回归分析%径流预测
支持嚮量機%人工神經網絡%迴歸分析%徑流預測
지지향량궤%인공신경망락%회귀분석%경류예측
本文探讨了支持向量机方法在降雨-径流预测中的应用.该方法采用结构风险最小化准则,弥补了人工神经网络在预测应用中的不足,较好地解决了小样本,非线性、高维数和局部最小点等实际问题.并且本研究通过与人工神经网络预测方法、传统的回归分析预测方法比较研究,得出支持向量机能取得更高精度的降雨-径流预测值.
本文探討瞭支持嚮量機方法在降雨-徑流預測中的應用.該方法採用結構風險最小化準則,瀰補瞭人工神經網絡在預測應用中的不足,較好地解決瞭小樣本,非線性、高維數和跼部最小點等實際問題.併且本研究通過與人工神經網絡預測方法、傳統的迴歸分析預測方法比較研究,得齣支持嚮量機能取得更高精度的降雨-徑流預測值.
본문탐토료지지향량궤방법재강우-경류예측중적응용.해방법채용결구풍험최소화준칙,미보료인공신경망락재예측응용중적불족,교호지해결료소양본,비선성、고유수화국부최소점등실제문제.병차본연구통과여인공신경망락예측방법、전통적회귀분석예측방법비교연구,득출지지향량궤능취득경고정도적강우-경류예측치.
