LS-SVM在径流预测中的应用

• 作者: 李佳 王黎 邬凯 马光文
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 水利管理 径流预测 最小二乘支持向量机 核函数
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 8-10,14
• 页数: 4页
• 分类号: TV121
• 字数: 2490字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的径流预测方法.采用线性函数、多项式函数和径向基函数3种核函数进行机器学习,经过反复计算和对比分析,建立了精度较高的径流预测模型.预测实例表明,LS-SVM模型预测的平均相对误差比支持向量机(SVM)减少了2.4%,预测合格率为100%.LS-SVM建模速度快,适用于小样本情况并能得到全局最优解,将其用于径流预测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李佳	四川大学水电学院	108	822	15.0	24.0
2	王黎	四川大学水电学院	57	401	12.0	18.0
3	马光文	四川大学水电学院	244	2305	23.0	37.0
4	邬凯	中国科学院武汉岩土力学研究所	7	172	7.0	7.0