基于ν-SVR的雅鲁藏布江羊村站洪水预报模型

• 作者: 但灵芝 尼玛旦增 提包次仁 王建群
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 洪水预报 支持向量机 BP神经网络 雅鲁藏布江
• 年，卷（期）: 2016,（16）
• 所属期刊栏目: 防洪减灾
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TV122
• 字数: 3643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2016.16.001

摘要

为了建立雅鲁藏布江羊村站的洪水预报方案，对ν-支持向量机洪水过程预报模型(ν-SVR)进行了深入研究。针对羊村站以上流域洪水特征和站网分布特点，采用ν-SVR模型方法建立了该站洪水过程预报模型。选取了1998~2004年及2005~2007年汛期洪水和相应降水资料进行了模型率定和检验。结果表明，ν-SVR洪水过程预报模型能很好地控制支持向量个数，在降低模型的复杂程度的同时，能保持良好的预报精度，可用于洪水作业预报。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建群	河海大学水文水资源学院	41	393	10.0	18.0
2	尼玛旦增		4	10	2.0	3.0
3	但灵芝	河海大学水文水资源学院	2	6	1.0	2.0