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- [1] Empirical Study of Particle Swarm Optimization. Shi Y H,Eberhart RC. Proceeding of Congress on Evolutionary Computation . 1999
- [4] Statistical Learning Theory. Vladimir N Vapnik. . 1998
- [10] SL 250-2000. 水文情报预报规范[S]. 2000
基于PSO的SVM年径流预报模型研究
被引：7
作者：
王文川
和吉
邱林
机构：
[1] 华北水利水电学院
来源：
关键词：
PSO;
SVM;
预报模型;
年径流;
D O I：
暂无
中图分类号：
P338 [水文预报];
学科分类号：
摘要：
为了使SVM具有更好的预测效果,考虑到人为选择参数的随机性,提出了应用PSO优化SVM参数的年径流预报模型,并将其应用于伊犁河雅马渡水文站的年径流预报。结果表明:与改进的最速下降共轭梯度法、进化单纯形法相比,经参数优化的SVM年径流预报模型能够较好地模拟年径流量与其影响因子之间的非线性映射关系,提高预报精度。
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