| 支持向量机在径流预报中的应用探讨 |
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| 引用本文： | 卢敏,张展羽,冯宝平.支持向量机在径流预报中的应用探讨[J].人民长江,2005,36(8):38-39,47. |
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| 作者姓名： | 卢敏 张展羽 冯宝平 |
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| 作者单位： | 河海大学,现代农业工程系,江苏,南京,210098;云南农业大学,水电与建筑学院,云南,昆明,650201;河海大学,现代农业工程系,江苏,南京,210098 |
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| 摘 要： | 径流的形成是一个涉及到水文、气象及力学等复杂的过程，中间包含降水、蒸发、产流、汇流等复杂过程，还受到地形、地貌、流域下垫面和人类活动等因素影响，其变化非常复杂，作为一种新的机器学习算法，支持向量机在样本有限的情况下，采用结构风险最小化准则，把学习问题转化为一个二次规划问题，从而得到唯一的全局最优解。尝试将最小二乘支持向量机技术用于径流预测，并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比，证明SVM方法预测径流量精度要优于BP神经网络方法。
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| 关 键 词： | 支持向量机(SVM) 最小二乘支持向量机 神经网络 径流 预测 回归分析 |
| 文章编号： | 1001-4179（2005）08-0038-02 |
| 收稿时间： | 2004-10-28 |
| 修稿时间： | 2004-10-28 |
Application of support vector machine in runoff forecast |
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| LU Min,ZHANG Zhan-yu,FENG Bao-ping.Application of support vector machine in runoff forecast[J].Yangtze River,2005,36(8):38-39,47. |
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| Authors: | LU Min ZHANG Zhan-yu FENG Bao-ping |
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