SVR与BP神经网络对小流域次降雨侵蚀产沙预测结果的比较

• 作者: 姜宏立 洪拍敏 胡亚萍 董贝贝 顾西辉
• 来源期刊: 北方环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 回归 SVR BP神经网络 小流域侵蚀产沙预测
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 工作研究
• 页码范围: 114-117
• 页数: 4页
• 分类号: X522
• 字数: 2438字
• 语种: 中文

摘要

运用支持向量回归机(Support Vector Regression Machine)与BP神经网络对小流域次降雨侵蚀产沙进行预测.侵蚀产沙输入变量选取降雨量、降雨强度、径流深和洪峰流量模数,流域次降雨侵蚀输沙量为输出变量.以SVR、BP神经网络的预测值与实际值的绝对误差和相对误差作为评价指标.实验表明,SVR的预测精度和稳定性优于BP神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡亚萍	郑州大学水利与环境学院	6	35	3.0	5.0
2	董贝贝	郑州大学水利与环境学院	9	42	3.0	6.0
3	顾西辉	郑州大学水利与环境学院	3	1	1.0	1.0
4	洪拍敏	郑州大学水利与环境学院	2	1	1.0	1.0
5	姜宏立	郑州大学水利与环境学院	3	12	1.0	3.0