支持向量机回归模型在径流预测中的应用  

Application of Support Vector Machine Regression in Runoff Forecast

作　　者：周秀平[1] 王文圣[1] 黄伟军[1] 

机构地区：[1]四川大学水电学院,四川成都610065

出　　处：《水电能源科学》2006年第4期4-7,共4页Water Resources and Power

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50579009);广西水利水电科技计划项目(桂水科合字(2005)2号)

摘　　要：为了探索提高径流中长期预测精度的有效途径,尝试建立了基于支持向量机的径流预测模型,并应用于西江流域梧州站的年、月径流预测中,取得了很好的效果。并与神经网络预测进行对比,结果表明该模型的预测精度要高于人工神经网络模型。To increase the efficiency of medium and long term runoff prediction, a prediction model based on support vector machine was recommended in this paper. The results show that the model has a good effect on forecasting the runoff in Xijiang basin. It is proven that the precision of SVM model is higher than that of neural network.

关 键 词：径流预测 支持向量机 回归模型 

分 类 号：P333[天文地球—水文科学]