| ν-支持向量机洪水预报模型研究 |
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| 引用本文： | 但灵芝,王建群,陈理想,陈红红.ν-支持向量机洪水预报模型研究[J].水文,2016,36(2):7-11. |
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| 作者姓名： | 但灵芝 王建群 陈理想 陈红红 |
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| 作者单位： | 1.河海大学水文水资源学院2.松辽水利委员会水文局 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41371047)； |
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| 摘 要： | 为了提高洪水过程的非线性拟合能力和预报精度,对支持向量机洪水预报模型进行了深入研究。针对鸭绿江流域临江站的实际情况,建立了临江站洪水过程ν-SVR预报模型,采用1998~2014年间的大水年份降水资料和洪水过程资料对ν-SVR预报模型进行了率定和验证,并与线性动态系统模型、BP人工神经网络模型和ε-SVR模型进行了比较。结果表明:ν-SVR洪水预报模型比线性动态系统模型和BP人工神经网络具有较高的精度。ν-SVR洪水预报模型具有较好的非线性拟合能力和泛化能力,能很好地控制支持向量个数、降低模型的复杂程度,同时能保持良好的预报精度。
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| 关 键 词： | 洪水预报 支持向量机 线性动态系统 BP人工神经网络 |
| 收稿时间： | 2015/3/13 0:00:00 |
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