基于遗传算法优化的支持向量机干旱预测模型

• 作者: 吴秀明 张兰芬 张特男 李雪 王堃 迟道才
• 来源期刊: 沈阳农业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遗传算法 支持向量机 干旱预测 降雨量
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 190-194
• 页数: 5页
• 分类号: P338.6
• 字数: 3440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1700.2013.02.011

摘要

为了克服支持向量机参数人工选择的盲目性和依靠经验的缺陷,采用遗传算法优化支持向量机的C,g两个参数,实现支持向量机参数的优选,减少参数选择的工作量,并提高模型的预测精度.并将遗传算法优化的支持向量机模型应用到浑河流域干旱预测中,通过matlab编程建立该模型.以海城、大洼、辽阳、沈阳4个站的降雨量进行建模预测,结果表明:模型的预测值和真实值拟合度较高,模型的预测精度满足要求,说明该模型用于浑河流域的干旱预测具有可行性,为决策部门能及时有效地指导和部署抗旱工作、合理利用分配现有的水资源提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	迟道才	沈阳农业大学水利学院	189	1697	20.0	32.0
2	李雪	沈阳农业大学水利学院	16	75	6.0	8.0
3	吴秀明	沈阳农业大学水利学院	6	36	4.0	6.0
4	王堃	沈阳农业大学水利学院	6	28	3.0	5.0
5	张兰芬	沈阳农业大学水利学院	7	38	4.0	6.0
6	张特男	沈阳农业大学水利学院	4	26	3.0	4.0