基于支持向量机的需水预测研究

• 作者: 刘俊萍 畅明琦
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 回归模型 需水预测
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 水利工程与技术
• 页码范围: 299-302,315
• 页数: 5页
• 分类号: TV213.4
• 语种: 中文

摘要

以山西省11年实际用水量为例,17个影响需水预测的因子作为支持向量机模型的输入,需水量作为模型的输出,建立了基于支持向量机理论的非线性需水预测模型;根据预测精度,确定了损失系数ε,惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ.采用11年用水量资料,前8年用水量作为训练样本,后3年用水量作为检验样本,3个检验样本的需水总量的相对误差分别为0.91%、1.86%和0.93%.结果表明,在训练样本较少的情况下,支持向量机需水预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	畅明琦		23	335	11.0	17.0
2	刘俊萍	浙江工业大学建筑工程学院	58	447	12.0	18.0