支持向量回归机在水质预测中的应用与验证

• 作者: 徐宗学 李畅游 武国正
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归机 核函数 参数寻优 水质预测
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 水环境与水生态
• 页码范围: 25-29,33
• 页数: 6页
• 分类号: TU991.21
• 语种: 中文

摘要

以干旱区浅水湖泊乌梁素海的多年实测pH值为例，在分析支持向量回归机算法（ε-SVR）核函数选取的基础上进行了回归分析及预测，并与线性回归、BP神经网络、RBF网络等算法进行了比较。研究结果显示：①基于径向基核的支持向量回归机模拟效果优于其他核函数；②ε—SVR模拟结果与线性回归（LR）、BP神经网络和RBF网络等算法模拟结果相比，其拟合精度与预测精度均比其他三种方法要高。计算结果充分证明了支持向量回归机有较强的学习能力和泛化能力且该方法可以应用于水质预测研究。