几种需水量预测模型的比较研究

针对需水量预测具有受诸多因素影响的复杂非线性输入输出特性,提出了需水量预测的LS-SVM模型,以k-fold交叉验证法确定LS-SVM模型参数。将该模型应用于河北省南水北调受水区需水量预测中,并与BP神经网络模型以及多元回归模型的拟合、预测结果进行了对比分析。比较结果表明,LS-SVM的拟合精度虽然低于BP神经网络模型,但预测精度高于其他两种模型,因此,在训练样本较少的情况下,LS-SVM模型仍有较高的预测精度和较强的泛化能力,且在需水量预测方面具有很好的应用前景。