本文關(guān)鍵詞：ν-支持向量機(jī)洪水預(yù)報(bào)模型研究

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【摘要】：為了提高洪水過(guò)程的非線性擬合能力和預(yù)報(bào)精度,對(duì)支持向量機(jī)洪水預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了深入研究。針對(duì)鴨綠江流域臨江站的實(shí)際情況,建立了臨江站洪水過(guò)程ν-SVR預(yù)報(bào)模型,采用1998~2014年間的大水年份降水資料和洪水過(guò)程資料對(duì)ν-SVR預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了率定和驗(yàn)證,并與線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型、BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和ε-SVR模型進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:ν-SVR洪水預(yù)報(bào)模型比線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的精度。ν-SVR洪水預(yù)報(bào)模型具有較好的非線性擬合能力和泛化能力,能很好地控制支持向量個(gè)數(shù)、降低模型的復(fù)雜程度,同時(shí)能保持良好的預(yù)報(bào)精度。
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院;松遼水利委員會(huì)水文局;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371047)
【分類號(hào)】：P338
【正文快照】： 1引言由于洪水過(guò)程是高度非線性的動(dòng)態(tài)過(guò)程,許多學(xué)者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于洪水預(yù)報(bào)獲得了良好的效果[1-3]。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的非線性逼近能力,但還存在過(guò)學(xué)習(xí)、模型計(jì)算效率低、泛化能力差等固有的缺點(diǎn),在訓(xùn)練樣本洪水代表性不足的條件下,模型的外延能力有限[3]。支

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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