| 基于人工鱼群优化支持向量机水文预报系统模型* |
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| 引用本文： | 张亚平,鲁县华,晋美.基于人工鱼群优化支持向量机水文预报系统模型*[J].计算机应用研究,2010,27(8):2902-2905. |
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| 作者姓名： | 张亚平 鲁县华 晋美 |
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| 作者单位： | 天津大学,计算机科学与技术学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60673196,60776807） |
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| 摘 要： | 在深入分析比较各种水文预报方法的基础上，利用人工鱼群算法对支持向量机训练算法进行了改进，提出了基于人工鱼群优化的支持向量机算法。实验结果表明，基于人工鱼群优化的训练算法的训练速度优于标准的支持向量机的训练速度，能够为水文预报提供更快捷的技术支持。
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| 关 键 词： | 人工鱼群 优化 支持向量机 水文 预报 |
Hydrological forecasting system model based on AFSVM |
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| ZHANG Ya-ping,LU Xian-hu,JIN Mei.Hydrological forecasting system model based on AFSVM[J].Application Research of Computers,2010,27(8):2902-2905. |
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| Authors: | ZHANG Ya-ping LU Xian-hu JIN Mei |
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| Affiliation: | (School of Computer Science & Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China) |
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| Abstract: | This paper adopted the artificial fish-swarm algorithm to improve support vector machine training algorithm, and introduced a improved support vector machine algorithm based on artificial fish-swarm optimization. The results show that this training algorithm is fast than the original support vector machine training algorithm, and provides a faster technical method for hydrological forecasting. |
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| Keywords: | artificial fish-swarm optimization support vector machines(SVM) hydrology forecast |
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