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摘要:
目前应用于丹江口水库年径流预报的方法主要为物理统计和人工神经网络(ANN)等方法,但这些方法普遍存在预报精度不高和稳定性不强等缺点.选择回归支持向量机(SVR)模型应用于丹江口水库年径流预报,针对惩罚系数C、核参数σ和不敏感损失系数ε三个参数在实际赋值过程中存在计算量大、难以得到最优值等问题,将粒子群优化算法(PSO)加入到SVR模型中,建立PSO-SVR模型,实现了参数的自动优选.结果表明,PSO-SVR模型较之SVR模型,提高了预报精度;较之ANN模型,稳定性更强,可信度更高.该模型具有较好的应用价值,可为南水北调中线工程调度方案制定提供一定的参考依据.
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文献信息
篇名 基于PSO-SVR的丹江口年径流预报
来源期刊 南水北调与水利科技 学科 工学
关键词 丹江口水库 回归支持向量机 粒子群优化算法 年径流预报 预报因子
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 水文水资源
研究方向 页码范围 65-71
页数 7页 分类号 TV121
字数 9330字 语种 中文
DOI 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2018.0070
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙利民 中国科学院信息工程研究所 72 1454 21.0 37.0
2 舒坚 南昌航空大学软件学院 78 574 12.0 20.0
3 雷晓辉 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室 157 1165 16.0 26.0
4 杨明祥 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室 19 135 5.0 11.0
5 黄雪姝 黄河水利委员会信息中心 3 0 0.0 0.0
6 王迁 南昌航空大学软件学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
丹江口水库
回归支持向量机
粒子群优化算法
年径流预报
预报因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南水北调与水利科技
双月刊
1672-1683
13-1334/TV
石家庄市泰华街310号
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