PSOSVM模型在蒸发预测中的应用

被引：5

作者：

邵年华 ^{[1
]}

黄领梅 ^{[1
]}

沈冰 ^{[1
]}

秦胜英 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室

[2] 和田河管理局

来源：

关键词：

支持向量机; 粒子群; 和田绿洲; 蒸发预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338.9 [];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

利用支持向量机回归算法（SVM）结合粒子群优化算法（PSO）建立了用于蒸发预测的PSOSVM模型,用和田地区实测蒸发量对其进行拟合与预测,并与传统的最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测结果进行了对比,结果表明PSOSVM预测蒸发量的精度要高于LSSVM,说明该模型可以用于蒸发预测。

引用

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