支持向量机在湄池站洪峰水位预报中的应用

被引：5

作者：

刘艳伟 ^{[1
,2
]}

闵惠学 ^{[2
]}

郦英 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江大学

[2] 浙江省水文局

来源：

海洋预报 | 2011年 / 28卷 / 01期

关键词：

支持向量机; 非线性回归; 感潮河段; 水位预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338 [水文预报];

学科分类号：

070403 [天体物理学];

摘要：

支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是在统计学习理论中发展起来的一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。感潮河段洪水位是复杂的洪、潮非线性组合问题,本文尝试将SVM方法应用于感潮河段湄池站洪峰水位预报,通过选取湄池站历史洪水中分别反映上游来水和下游顶托作用的预报因子,建立湄池站洪峰水位的SVM回归模型,获得了较好预报效果。

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页码：72 / 76

页数：5

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