針對(duì)平原河網(wǎng)地區(qū)河道洪峰水位預(yù)報(bào)中經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ涂煽啃圆蛔愕膯栴},提出一種基于SVM的河道洪峰水位校正預(yù)報(bào)方法。采用譜系聚類法對(duì)歷史洪水過程數(shù)據(jù)按降雨特性分類,選擇與預(yù)報(bào)降雨過程最接近的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)報(bào)模型;采用PCA對(duì)輸入數(shù)據(jù)降維以提取有效特征;基于支持向量回歸機(jī)建立河道洪峰水位預(yù)報(bào)模型;采用滾動(dòng)模式對(duì)洪峰水位預(yù)報(bào),每小時(shí)根據(jù)最新水位以及降水信息預(yù)報(bào)未來洪峰水位,不斷提高預(yù)報(bào)精度。通過對(duì)京杭運(yùn)河拱宸橋站的洪峰水位實(shí)例預(yù)測驗(yàn)證了該研究方法的有效性。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 樣本數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
    1.1 訓(xùn)練樣本分類
    1.2 訓(xùn)練樣本選擇
2 數(shù)據(jù)降維
3 SVM的學(xué)習(xí)訓(xùn)練與預(yù)測
    3.1 構(gòu)造訓(xùn)練樣本
    3.2 SVM模型訓(xùn)練
    3.3 預(yù)測
4 實(shí)例分析
5 結(jié) 論



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