人民黄河
人民黃河
인민황하
Yellow River
2013年
11期
19-21
,共3页
组合预测模型%混沌理论%小波分析%支持向量机%径流预测
組閤預測模型%混沌理論%小波分析%支持嚮量機%徑流預測
조합예측모형%혼돈이론%소파분석%지지향량궤%경류예측
combined prediction model%chaos theory%wavelet analysis%support vector machine%runoff forecasting
以淮河流域沙颍河水系沙河和澧河上游的水库为例，建立了月均流量的混沌小波支持向量机组合预报模型，充分利用了混沌分析的相空间重构、小波分析的多分辨率功能以及支持向量机的非线性逼近能力，并采用NSE、PBIAS和RSR对组合预测模型进行了评价。结果表明：混沌小波支持向量机组合预测模型的识别期和验证期模拟精度均较高，均优于混沌支持向量机模型。
以淮河流域沙潁河水繫沙河和澧河上遊的水庫為例，建立瞭月均流量的混沌小波支持嚮量機組閤預報模型，充分利用瞭混沌分析的相空間重構、小波分析的多分辨率功能以及支持嚮量機的非線性逼近能力，併採用NSE、PBIAS和RSR對組閤預測模型進行瞭評價。結果錶明：混沌小波支持嚮量機組閤預測模型的識彆期和驗證期模擬精度均較高，均優于混沌支持嚮量機模型。
이회하류역사영하수계사하화례하상유적수고위례，건립료월균류량적혼돈소파지지향량궤조합예보모형，충분이용료혼돈분석적상공간중구、소파분석적다분변솔공능이급지지향량궤적비선성핍근능력，병채용NSE、PBIAS화RSR대조합예측모형진행료평개。결과표명：혼돈소파지지향량궤조합예측모형적식별기화험증기모의정도균교고，균우우혼돈지지향량궤모형。
A combination model of chaos theory,wavelet analysis and support vector machine was developed with the case study of two reservoirs lo-cated on Shahe River and Lihe River of the Shaying River system within the Huaihe River watershed. Phase space reconstruction of Chaos analysis, multi-resolution function of wavelet and nonlinear approximation ability of support vector machine were fully utilized in the model development. NSE,PBIAS and RSR were employed to evaluate the integrated model. The results show that the calibrated period modeling accuracy and the vali-dated period simulation accuracy are optimal.
