农业区地下水位动态变化预测的支持向量机模型

• 作者: 孙立 经玲
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 农学
• 关键词: 应用数学 支持向量机 地下水 预测
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: S11+7
• 字数: 3434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2284.2006.03.008

摘要

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的回归预测模型不能全面考虑多个变量.在地下水位动态变化预测中应用了一种新的方法支持向量机方法(SVM ),该方法属于机器学习理论发展的最新阶段, 具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点.针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况,以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象,运用支持向量回归模型,描述其地下水动态变化趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	经玲	中国农业大学理学院	9	49	5.0	7.0
2	孙立	中国农业大学理学院	2	12	2.0	2.0