| 基于PSO-SVM的来水量预测模型 |
| |
| 引用本文： | 王龙强.基于PSO-SVM的来水量预测模型[J].水科学与工程技术,2020(1):14-16. |
| |
| 作者姓名： | 王龙强 |
| |
| 作者单位： | 河北省水利水电第二勘测设计研究院,石家庄 050021 |
| |
| 摘 要： | 由于中小河流径流量复杂的变化特征,来水量有效预测模型建立较为困难,建立来水量预测的支持向量机模型,并对支持向量机进行了优化,选取河流径流量的数据样本对模型进行训练与预测,与实际值进行比较,同时用BP神经网络模型对相同的数据样本进行预测,并对两种模型的预测数据进行分析比较,结果表明,改进的支持向量机(PSO-SVM)具有较高的预测精度。
|
| 关 键 词： | PSO-SVM 来水量 预测模型 |
Prediction model of inflow based on PSO-SVM |
| |
| WANG Longqiang.Prediction model of inflow based on PSO-SVM[J].Water Sciences and Engineering Technology,2020(1):14-16. |
| |
| Authors: | WANG Longqiang |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
