水库优化调度函数的SVM方法研究

• 作者: 左吉昌 李承军 樊荣
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 水库优化调度函数 支持向量机(SVM) 回归
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 规划设计
• 页码范围: 8-9,104
• 页数: 3页
• 分类号: TV21
• 字数: 2440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4179.2007.01.004

摘要

针对水库调度函数的复杂性、非线性,以及水文资料的有限性,尝试用支持向量机技术建立水库优化调度函数.不同于神经网络等传统以训练误差最小化作为优化目标,SVM采用结构风险最小化原则,把训练误差作为优化问题的约束,以置信范围最小化作为优化目标.因此,SVM的泛化能力要明显优于神经网络等传统学习方法.以洪家渡水电站42 a的径流资料对不同算法进行了比较,证明SVM方法的调度函数具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李承军	华中科技大学数字化工程与仿真中心	49	773	20.0	26.0
2	樊荣	华中科技大学数字化工程与仿真中心	6	62	5.0	6.0
3	左吉昌	华中科技大学数字化工程与仿真中心	2	13	2.0	2.0