基于支持向量回归机模型的地下水位动态模拟

• 作者: 魏光辉
• 来源期刊: 黑龙江大学工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地下水位 支持向量机 预测 核函数
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 水利与土木工程
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: P641.2
• 字数: 4659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13524/j.2095-008x.2014.04.087

摘要

研究地下水位动态变化，对于正确评价和合理利用地下水资源、防止土壤盐碱化及保护生态环境具有重要意义。为探讨不同核函数支持向量回归机对地下水位预测的效果，分别采用多元回归、BP神经网络及3种不同核函数SVR建立地下水位预测模型并进行对比分析。结果表明， RBF核函数SVR预测结果平均相对误差为0.85％，均方根误差为0.004，精度最高；Sigmoid核函数SVR预测结果对应误差分别为1.58％及0.006，精度次之；多项式核函数SVR预测结果对应误差分别为3.72％及0.016，精度与BP神经网络模型大致相同，但高于多元回归模型。在现有3种常用核函数SVR地下水位预测模型中，基于RBF核函数SVR模型预测能力最强，其次是Sigmoid核函数；而多项式核函数则效果最差。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏光辉	新疆农业大学水利与土木工程学院	61	401	11.0	16.0