河川径流中长期预测的支持向量机模型

• 作者: 张泽中 徐建新 李彦彬 黄强
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水文学 径流预测 支持向量机 黄河 径向基函数 人工神经网络 水文水资源
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TV121+.4
• 语种: 中文

摘要

径流预测历来是水利部门的一项重要工作,本文基于支持向量机(SVM)方法建立河川径流中长期预测模型,通过对1976-1994年黄河上游兰州站径流量历史数据分析处理后,得到年径流量增长的时间序列,利用所建模型对该序列值进行仿真模拟.在仿真实验后,用1995-1996年的增长量进行模型检验,并与RBF网络模型、BP神经网络模型预测结果进行对比,结果表明.应用SVM模型对年径流量进行预测,预测精度更高、效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄强	西安理工大学水电学院	448	7911	38.0	68.0
2	张泽中	西安理工大学水电学院	26	308	10.0	16.0
3	徐建新		234	1869	20.0	28.0
4	李彦彬	西安理工大学水电学院	16	252	10.0	15.0