基于最小二乘支持向量机的开都河径流预测  被引量:1

Forecasting of Kaidu River Runoff Based on LS-SVM Model

在线阅读下载全文

作  者:王暄[1] 屈卫军[1] 

机构地区:[1]新疆巴州水利水电勘测设计院,新疆库尔勒841000

出  处:《地下水》2012年第5期90-91,共2页Ground water

摘  要:简述支持向量的回归分析,支持向量机自回归预测模型结构及预测方法,利用开都河大山口水文站52 a的径流资料,采用最小二乘支持向量机方法对径流进行模拟预测,并与BP神经网络方法进行对比分析,其计算结果相对略好。The paper introduced the support vector regression analysis,expounded on support vector machine auto-regression model structure and prediction methods.The runoff data of 52 years were taken for runoff prediction by using least square and Support Vector Machine method(LS-SVM).A contrast analysis was made with the BP neural network method,which showed that the computed result was relatively better than the BP neural network method.

关 键 词:支持向量机 径流预测 BP神经网络 开都河 

分 类 号:P338+.9[天文地球—水文科学]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象