基于贝叶斯框架的LS-SVM中长期径流预报模型研究

• 作者: 张文江 袁鹏 邵骏 钱晓燕
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水文学 径流预报 贝叶斯证据框架 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 178-182,189
• 分类号: P333|TV121
• 语种: 中文

摘要

为解决最小二乘支持向量机模型采用交叉验证方法确定模型参数耗时较长的问题,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选.选用径向基核函数,建立了中长期径流预报模型.采用岷江紫坪铺水文站1937～2007年的年径流资料进行模型的预测和检验,并与交叉验证方法优选参数确定的最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型进行比较.研究结果表明,基于贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机径流预报模型具有较好的预报精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁鹏	四川大学水利水电学院	56	652	15.0	24.0
5	邵骏	四川大学水利水电学院	12	101	7.0	10.0
6	钱晓燕	四川大学水利水电学院	5	45	4.0	5.0
7	张文江	中国科学院地理科学与资源研究所	6	201	6.0	6.0