LS-SVM和RBF神经网络模型在降雨预测中的应用

• 作者: 吴用 尹琳琳 李畅游 杨芳 计亚丽 贾克力
• 来源期刊: 水科学与工程技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 乌尔逊河流域 混沌理论 相空间重构 Lyapunov指数 最小二乘支持向量机 径向基 预测
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 1-4
• 分类号: TP183|P338
• 字数: 3588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9900.2012.02.001

摘要

采用相空间重构理论计算实测月降雨的延迟时间、嵌入维数、C-P饱和关联维数和Laypunov指数,证明乌尔逊河流域月降雨时间序列存在混沌现象.使用LS-SVM预测模型和RBF神经网络预测模型,两种模型对乌尔逊河流域月降雨时间序列进行对比分析.在预测精度上,LS-SVM测模型的预测精度不太理想,而RBF神经网络预测模型在降雨量很少的月份精度也很低.若想在干旱区半干旱区的降雨预测中应用,需要进一步研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李畅游	内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院	156	1788	23.0	33.0
2	贾克力	内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院	40	409	13.0	18.0
3	吴用	内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院	16	152	8.0	12.0
4	计亚丽	内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院	6	27	2.0	5.0
5	杨芳	内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院	11	85	5.0	9.0
6	尹琳琳	内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院	2	15	2.0	2.0