基于LSSVM和RBFNN的水华中短期预测方法
기우LSSVM화RBFNN적수화중단기예측방법
The method of mid-term and short-term prediction for water bloom based on LSSVM and RBFNN
  • 万方数据
    计算机与应用化学 계산궤여응용화학
    COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY
    2012年 10期 1189-1194 ,共6页

    刘载文%李梦寻%王小艺%李林

    류재문%리몽심%왕소예%리림

    水华%LSSVM%RBFNN%预测%建模 水華%LSSVM%RBFNN%預測%建模
    수화%LSSVM%RBFNN%예측%건모
    为了提高湖库水华中短期预测精度,提出LSSVM水华中长期预测模型和RBFNN水华短期预测模型.首先利用粗糙集理论和主成分分析法确定了水华暴发的主要影响因子,确定叶绿素,总磷,总氮含量以及水温等参数是影响水华发生的主要因素.在此基础上对各自网络的拟合能力分析,通过正确选取模型参数gam和sig2的值,使得LSSVM水华中期预测模型精度远高于SVM网络的预测精度 ;而对于RBFNN水华短期预测模型,通过正确选取模型参数sp宽度的值来提高该网络的泛化能力和预测精度.
    위료제고호고수화중단기예측정도,제출LSSVM수화중장기예측모형화RBFNN수화단기예측모형.수선이용조조집이론화주성분분석법학정료수화폭발적주요영향인자,학정협록소,총린,총담함량이급수온등삼수시영향수화발생적주요인소.재차기출상대각자망락적의합능력분석,통과정학선취모형삼수gam화sig2적치,사득LSSVM수화중기예측모형정도원고우SVM망락적예측정도 ;이대우RBFNN수화단기예측모형,통과정학선취모형삼수sp관도적치래제고해망락적범화능력화예측정도.
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