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LS-SVM对城市用水量预测的探究
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摘要
介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回归算法,给出了基于matlab的工具箱LS-SVMlab对城市用水量预测的算法步骤。选择高斯径向基核函数作为核函数,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)映射出城市用水量和人均综合用水量及用水人口间的非线性关系,从而建立出基于LS-SVM的,模型参数分别为的关于城市用水量的预测模型。与神经网络的预测结果相比较,该模型具有较高的预测精度和动态适应性。
作者
李琳琳
机构地区
南京师范大学商学院
出处
《商场现代化》
2010年第34期215-216,共2页
关键词
LS-SVM
归一化
人均综合用水量
神经网络
分类号
F299.24 [经济管理—国民经济]
F224 [经济管理—国民经济]
引文网络
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