支持向量机在径流预报中的应用探讨

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摘要：径流的形成是一个涉及到水文、气象及力学等复杂的过程,中间包含降水、蒸发、产流、汇流等复杂过程,还受到地形、地貌、流域下垫面和人类活动等因素影响,其变化非常复杂,作为一种新的机器学习算法,支持向量机在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题,从而得到唯一的全局最优解.尝试将最小二乘支持向量机技术用于径流预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比,证明SVM方法预测径流量精度要优于BP神经网络方法.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91504X/200508/18029205.html

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关键词：支持向量机 向量机 BP神经网络 机器学习算法 cqvip 最小二乘支持向量机 神经网络 径流 预测 回归分析