农业灌溉用水量的LS-SVM预测模型研究

• 作者: 唐德善 谢芳
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 灌溉用水量 预测 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（19）
• 页码范围: 10273-10275,10288
• 分类号: S274
• 字数: 3780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.19.125

摘要

农业灌溉用水量预报是灌区制定水资源调度计划、合理高效分配水量的科学依据.针对灌溉用水量影响因素复杂非线性的特点,鉴于支持向量机算法的诸多优势,建立了基于最小二乘支持向量机的灌溉用水量预测模型,将该模型用于塔河流域T灌区灌溉用水量预测,并与人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有泛化能力强、误差小等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐德善	河海大学水利水电学院	360	1945	19.0	24.0
2	谢芳	河海大学商学院	3	18	3.0	3.0