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基于遗传算法与支持向量机的日流量预测 被引量：6
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作者 王建中 刘凌 徐金阳 《水电能源科学》 2008年第4期14-17,共4页
提出了采用遗传算法求解支持向量机最优参数的算法,并将其应用于Chickasaw河的日流量预测。为评估由不同时刻的流量、降水量及蒸发量组成的输入向量对模型预测精度的影响,设计了四种模型输入方案,以方差和确定性系数为标准对其进行评价... 提出了采用遗传算法求解支持向量机最优参数的算法,并将其应用于Chickasaw河的日流量预测。为评估由不同时刻的流量、降水量及蒸发量组成的输入向量对模型预测精度的影响,设计了四种模型输入方案,以方差和确定性系数为标准对其进行评价。结果表明,采用前3 d流量、前1 d降水量及蒸发量的方案3预测精度最高。与BP神经网络模型预测结果对比显示,支持向量机模型预测精度较优,可用于水库或水电站的日流量预测。 展开更多
关键词 水文学 日流量预测 支持向量机 遗传算法
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