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。
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.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第8期2902-2905,2917,共5页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(60673196
60776807)
关键词
人工鱼群
优化
支持向量机
水文
预报
artificial fish-swarm
optimization
support vector machines（ SVM）
hydrology
forecast
