季节性支持向量机中长期径流预报模型

• 作者: 张卫国 张玉兰 王新龙 郭乐 钟平安
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 地球科学
• 关键词: 中长期径流预报 季节性 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: P338.2
• 字数: 4365字
• 语种: 中文

摘要

中长期径流预报对水资源利用工作具有重要的指导意义.针对月径流季节性特征提出了季节性支持向量机(SVM)中长期径流预报模型,以月份值嵌入样本的形式考虑了月径流的非平稳季节特性;引入了“参数网格化搜索耦合交叉验证”的参数率定方法,确保了模型参数选取的合理性.实例表明,季节性SVM中长期径流预报模型是有效的,相比标准SVM模型、分月SVM模型、BP模型具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟平安	河海大学水文水资源学院	92	770	15.0	21.0
2	张卫国	河海大学水文水资源学院	14	52	3.0	6.0
6	张玉兰		3	34	2.0	3.0
7	郭乐		12	63	5.0	7.0
8	王新龙	河海大学水文水资源学院	5	10	2.0	3.0