北方环境
北方環境
북방배경
INNER MONGOLIA ENVIRONMENTAL SCIENCES
2013年
1期
114-117
,共4页
胡亚萍%董贝贝%姜宏立%顾西辉%洪拍敏
鬍亞萍%董貝貝%薑宏立%顧西輝%洪拍敏
호아평%동패패%강굉립%고서휘%홍박민
支持向量机%回归%SVR%BP神经网络%小流域侵蚀产沙预测
支持嚮量機%迴歸%SVR%BP神經網絡%小流域侵蝕產沙預測
지지향량궤%회귀%SVR%BP신경망락%소류역침식산사예측
运用支持向量回归机(Support Vector Regression Machine)与BP神经网络对小流域次降雨侵蚀产沙进行预测.侵蚀产沙输入变量选取降雨量、降雨强度、径流深和洪峰流量模数,流域次降雨侵蚀输沙量为输出变量.以SVR、BP神经网络的预测值与实际值的绝对误差和相对误差作为评价指标.实验表明,SVR的预测精度和稳定性优于BP神经网络.
運用支持嚮量迴歸機(Support Vector Regression Machine)與BP神經網絡對小流域次降雨侵蝕產沙進行預測.侵蝕產沙輸入變量選取降雨量、降雨彊度、徑流深和洪峰流量模數,流域次降雨侵蝕輸沙量為輸齣變量.以SVR、BP神經網絡的預測值與實際值的絕對誤差和相對誤差作為評價指標.實驗錶明,SVR的預測精度和穩定性優于BP神經網絡.
운용지지향량회귀궤(Support Vector Regression Machine)여BP신경망락대소류역차강우침식산사진행예측.침식산사수입변량선취강우량、강우강도、경류심화홍봉류량모수,류역차강우침식수사량위수출변량.이SVR、BP신경망락적예측치여실제치적절대오차화상대오차작위평개지표.실험표명,SVR적예측정도화은정성우우BP신경망락.
