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基于不同核函数的SVM用于径流预报的比较
被引:6
作者
:
王春燕
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机构:
河海大学理学院
王春燕
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夏乐天
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孙毓蔓
机构
:
[1]
河海大学理学院
来源
:
人民黄河
|
2010年
/ 32卷
/ 09期
关键词
:
RBF;
ERBF;
核函数;
SVM;
径流预报;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
P338 [水文预报];
学科分类号
:
081501 ;
摘要
:
为提高径流预报的预测精度,分别采用基于RBF、ERBF的核函数对碧流河水库的年径流量建立了SVM回归模型。径流预报结果表明:基于ERBF核函数的SVM回归方法的预报误差、均方误差均比基于RBF核函数的SVM回归方法的结果小,径流预测精度也高于基于RBF核函数的SVM方法的结果。
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(02)
:184
-186
[9]
The Nature of Statistical Learning Theory .2 Vapnik VN. Springer-Verlag . 2000
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[1]
河川径流中长期预测的支持向量机模型
[J].
李彦彬
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基于支持向量机分类的回归方法
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2002,
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[8]
多元自回归模型在枯水径流预报中的应用
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冯国章
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自然资源学报,
1996,
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[9]
The Nature of Statistical Learning Theory .2 Vapnik VN. Springer-Verlag . 2000
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