支持向量机在湄池站洪峰水位预报中的应用

• 作者: 刘艳伟 郦英 闵惠学
• 来源期刊: 海洋预报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 非线性回归 感潮河段 水位预报
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 72-76
• 分类号: P731
• 字数: 3136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0239.2011.01.012

摘要

支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是在统计学习理论中发展起来的一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法.感潮河段洪水位是复杂的洪、潮非线性组合问题,本文尝试将SVM方法应用于感潮河段湄池站洪峰水位预报,通过选取湄池站历史洪水中分别反映上游来水和下游顶托作用的预报因子,建立湄池站洪峰水位的SVM回归模型,获得了较好预报效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郦英		6	8	1.0	2.0
2	刘艳伟		5	9	1.0	2.0
4	闵惠学		4	12	2.0	3.0