论文研究-基于混合核函数SVM水文时序模型及其应用.pdf

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文件名称：论文研究-基于混合核函数SVM水文时序模型及其应用.pdf
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更新时间：2022-10-10 12:04:14
论文研究 论文研究-基于混合核函数SVM水文时序模型及其应用.pdf,  核函数的选取与构造是SVM应用的关键所在. 传统SVM在水文时序分析方面的应用多是默认选取单一径向基核函数，而忽略了核函数的选择对模型精度和预测结果的影响. 本文基于Mercer核理论，将多项式核与径向基核进行线性组合，构造出混合 核函数，并植入SVM中，对水文时序建立自回归预测模型. 基于武山站和南河川站的月径流预测结果表明，预测序列的相对误差及 均方误差明显优于任一单一核函数. 这是由于混合核函数能够更好地适应并处理复杂的水文时序变化，因此提高了预测精度. 该研究为利用SVM解决复杂多变的非线性水文时序提供了新的探索模式.