原文服务方: 水资源与水工程学报       
摘要:
影响径流量的因素很多,并且这些因素与径流量之间存在着复杂的非线性关系.将主成分分析和支持向量机相结合,首先进行特征提取,降低数据维数,获取数据的主要信息;然后利用支持向量机建立径流预测模型,取得了非常好的效果.并与支持向量机回归模型进行了比较,结果表明该方法具有更好的预测精度,值得推广.
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文献信息
篇名 基于PCA和支持向量机的径流预测应用研究
来源期刊 水资源与水工程学报 学科
关键词 主成分分析 支持向量机 径流预测 回归模型
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 72-75
页数 分类号 P338.9
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘成忠 甘肃农业大学信息科学技术学院 57 688 14.0 25.0
2 顾延涛 甘肃农业大学工学院 2 15 2.0 2.0
3 徐纬芳 甘肃农业大学工学院 3 20 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析
支持向量机
径流预测
回归模型
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研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水资源与水工程学报
双月刊
1672-643X
61-1413/TV
大16开
陕西省杨凌示范区西农路22号
1990-01-01
chi
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30284
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