| 基于主成分分析-支持向量机的人工加糙渠道糙率系数预测模型 |
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| 引用本文： | 葛 赛,赵 涛,吴 思,吴洋锋. 基于主成分分析-支持向量机的人工加糙渠道糙率系数预测模型[J]. 南水北调与水利科技（中英文）, 2018, 16(3): 169-174 |
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| 作者姓名： | 葛 赛 赵 涛 吴 思 吴洋锋 |
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| 作者单位： | 新疆农业大学水利与土木工程学院;黄河勘测规划设计有限公司 |
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| 基金项目： | 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目( 2015211A025) |
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| 摘 要： | 以矩形人工加糙渠道为研究对象,采用主成分分析-支持向量机方法建立糙率系数预测模型。根据前期试验研究成果,选取佛汝德数Fr、绝对粗糙度Δ、渠道平均水深h、底坡i这四个主要影响因素,采用主成分分析方法提取两个主成分,获得影响糙率系数大小的综合性指标并用于支持向量机对数据的训练、测试及预测。研究结果显示:模型的训练集均方根误差RMSE为3.85×10-4、预测相关系数R为0.997,测试集均方根误差RMSE为5.37×10-4、预测相关系数R为0.992、预测相对误差小于5%。研究结果表明,基于主成分分析-支持向量机所建模型适合人工渠道糙率系数的预测。
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| 关 键 词： | 人工渠道 糙率系数 预测 主成分分析 支持向量机 |
Prediction model of roughness coefficient of artificially roughened channels based on principal component analysis-support vector machine |
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| GE Sai,ZHAO Tao,WU Si,WU Yangfeng. Prediction model of roughness coefficient of artificially roughened channels based on principal component analysis-support vector machine[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology, 2018, 16(3): 169-174 |
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| Authors: | GE Sai ZHAO Tao WU Si WU Yangfeng |
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| Affiliation: | ( 1. College of Water Conservancy and Civil Engineering , Xinjiang Agricultural University , Urumqi 830052, China; 2. Yellow River Engineering Consulting Co.,Ltd. , Zhengzhou 450003, China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | artificial channel roughness coefficient prediction principal component analysis support vector machine |
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