回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用 (2014年)

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文件名称：回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用 (2014年)
文件大小：1000KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-07 17:28:24
工程技术 论文 研究交叉验证(CV)SVR年径流预测模型,以云南省清水江革雷站为例进行实例分析。利用SPSS软件选取年径流影响因子,确定输入向量;采用CV方法搜寻SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建CV-SVR多元变量年径流预测模型,并构建GA-BP、传统BP模型作为对比模型。利用所构建的模型对实例进行预测。结果表明:CV-SVR模型对实例后15年年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为3.4596%、9.3035%,预测精度和泛化能力均优于GA-BP、传统BP模型,表明CV能有效搜寻SVR惩罚因子C和核