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- [7] 我国猪肉消费需求量集成预测——基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证[J]. 系统工程理论与实践, 2013, 33 (04) : 918 - 925郑莉段冬梅陆凤彬许伟杨翠红汪寿阳
加权平均集成模型在径流预测中的应用
被引：5
作者：
韩锐
[1
]
董增川
[2
]
王雪薇
[1
]
马红亮
[3
]
机构：
[1] 河海大学水文水资源学院
[2] 河海大学研究生院
[3] 黄河流域水资源保护局
来源：
关键词：
径流预测;
支持向量机;
遗传算法优化;
BP神经网络;
径向基神经网络;
加权平均集成模型;
D O I：
暂无
中图分类号：
P338 [水文预报];
学科分类号：
摘要：
针对单一预测模型泛化能力不强、误差稳定性能较差等局限性,基于遗传算法优化支持向量机、遗传算法优化BP神经网络、径向基神经网络三种单一预测模型的预测结果,建立了径流量预测的加权平均集成模型,并将其用于预测黄河上游唐乃亥水文站的年、月径流量。结果表明:加权平均集成模型集成了各单一预测模型的优点,在预测精度、泛化能力以及稳定性能方面均优于单一预测模型。
引用
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