基于支持向量机的需水预测研究

以山西省11年实际用水量为例,17个影响需水预测的因子作为支持向量机模型的输入,需水量作为模型的输出,建立了基于支持向量机理论的非线性需水预测模型;根据预测精度,确定了损失系数ε,惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ。采用11年用水量资料,前8年用水量作为训练样本,后3年用水量作为检验样本,3个检验样本的需水总量的相对误差分别为0.91%、1.86%和0.93%。结果表明,在训练样本较少的情况下,支持向量机需水预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力。