基于LS-SVM的月降水量预测研究

• 作者: 李海波
• 来源期刊: 数码世界
• 关键词: 降水量 最小二乘支持向量机 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 管理社区
• 页码范围: 69-70
• 页数: 2页
• 字数: 1554字
• 语种: 中文

摘要

由于受各种因素的影响,预测降水量具有一定的难度.本文用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine)建立了某地区的降水量预测模型,根据月降水量资料进行了模拟预测,具有较好的预测精度,和实测月降水量具有较好的趋势吻合度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海波	厦门大学嘉庚学院	6	6	2.0	2.0