| 支持向量机在中长期径流预报中的应用 |
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| 引用本文： | 林剑艺,程春田.支持向量机在中长期径流预报中的应用[J].水利学报,2006,37(6):681-686. |
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| 作者姓名： | 林剑艺 程春田 |
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| 作者单位： | 大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116024 |
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| 摘 要： | 本文探索了支持向量机在中长期径流预报中的应用。在支持向量机建模过程中引入了径向基核函数，简化了非线性问题的求解过程，并应用SCE-UA算法辨识支持向量机的参数。在SCE-UA搜索过程中进行了指数变换，以快速准确的找到最优参数。与人工神经网络模型预报结果比较显示，该模型能提高径流中长期预报的精度。
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| 关 键 词： | 径流中长期预报 参数辨识 支持向量机 人工神经网络 |
| 文章编号： | 0559-9350（2006）06-0681-06 |
| 收稿时间： | 2005-09-12 |
| 修稿时间： | 2005年9月12日 |
Application of support vector machine method to long-term runoff forecast |
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| LIN Jian yi.Application of support vector machine method to long-term runoff forecast[J].Journal of Hydraulic Engineering,2006,37(6):681-686. |
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| Authors: | LIN Jian yi |
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| Affiliation: | Dalian University of Technology, Dalian 116024, China |
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| Abstract: | The support vector machine(SVM) method is applied to forecast long-term run-off.The radial basic core function is introduced in the establishment of the model describing the run-off hydrograph,and the SCE-UA algorithm is applied to identify the parameters of SVM.The exponential transformation is used to help quickly and precisely search the optimal parameters.The comparison of forecast result between proposed method and artificial neural network(ANN) method indicates that the new method possesses higher forecasting accuracy. |
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| Keywords: | SCE-UA |
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