几种需水量预测模型的比较研究

• 作者: 刘卫林
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 需水量预测 最小二乘支持向量机(LS -SVM) BP网络 多元回归模型
• 年，卷（期）: 2011,（13）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 19-22
• 分类号: TV211.1
• 字数: 3972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4179.2011.13.005

摘要

针对需水量预测具有受诸多因素影响的复杂非线性输入输出特性,提出了需水量预测的LS - SVM模型,以k- fold交叉验证法确定LS - SVM模型参数.将该模型应用于河北省南水北调受水区需水量预测中,并与BP神经网络模型以及多元回归模型的拟合、预测结果进行了对比分析.比较结果表明,LS - SVM的拟合精度虽然低于BP神经网络模型,但预测精度高于其他两种模型,因此,在训练样本较少的情况下,LS-SVM模型仍有较高的预测精度和较强的泛化能力,且在需水量预测方面具有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘卫林	南昌工程学院水利工程研究中心	33	187	7.0	12.0