基于改进支持向量机回归的日径流预测模型

摘要：

日径流预测是水资源优化调度的重要组成部分,日径流预测精度的高低直接影响水资源优化配置的程度.针对日径流序列的特性.研究提出一种改进的支持向量机同归模型,并应用于日径流预测.与基本支持向量机和BP神经网络对比分析的实验结果表明,基于改进支持向量机回归预测模型的日径流预测精度明显高于BP网络,尤其是对于变化剧烈的径流序列表现出较基本支持向量机回归模型更优越的预测性能,为日径流预测分析提供了一种可靠、有效的途径和方法.

关键词：支持向量机、BP神经网络、核函数、径流预测

所属期刊栏目：36

分类号：TV121(水利工程基础科学)

资助基金：国家973重点基础研究发展计划项目2007CB714107;国家科技支撑计划项目2008BAB29B08;水利部公益性行业科研专项200701008

在线出版日期：2010-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：12-15