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基于最小二乘支持向量机的水库来水量预测模型 被引量:3

Forecasting Model of Reservoir Inflow Based on LS-SVM Method
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摘要 为提高水库来水量的预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的来水量预测模型。实例应用结果表明,该模型预测能力强、预测精度高,其预测精度明显高于BP模型,为来水量预测提供了一种可靠、有效的方法。 In order to improve forecasting accuracy of reservoir inflow,this paper puts forward a forecasting model based on least square support vector machine(LS-SVM).Example results show that the proposed model has strong prediction ability and high prediction accuracy;its prediction accuracy is obviously higher than BP model.Thus,it provides a reliable and effective method for forecasting reservoir inflow.
出处 《水电能源科学》 北大核心 2012年第5期29-30,共2页 Water Resources and Power
关键词 来水量 最小二乘支持向量机 BP模型 预测 inflow least square support vector machine BP model forecasting
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参考文献7

二级参考文献63

共引文献226

同被引文献20

  • 1牛东晓,刘达,陈广娟,冯义.基于遗传优化的支持向量机小时负荷滚动预测[J].电工技术学报,2007,22(6):148-153. 被引量:31
  • 2NELLOCritianini JOHNShawe-taylor 李国正 王猛 曾华军译.支持向量机导论[M].北京:电子工业出版社,2004..
  • 3水利部水利信息中心.水文情报预报规范(SL250-2000)[S].北京:中国水利水电出版社,2000.
  • 4张德丰,等.MATLAB神经网络应用设计[M].北京:机械工业出版社,2011.
  • 5Zervas E,Mpimpoudis A,Anagnostopoulos C,et al.Multisensor data fusion for fire detection[J].Information Fusion,2011,12(3):150-159.
  • 6Shi D F,Gindy N N.Tool wear predictive model based on least squares support vector machines[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2007,21 (4):1799-1814.
  • 7Luts J,Molenberghs G,Verbeke G,et al.A mixed effects least squares support vector machine model for classification of longitudinal data[J].Computational Statistics and Data Analysis,2012,56 (3):611-628.
  • 8Vapnikv. An Overview of Statistical Learning Theo-ry[J]. IEEE Trasactions on Neural Networks,1999 ,10(5):988-999.
  • 9Peter Andras. The Eqiubalence of Support VectorMachine and Regularization Neural Networks [J].Neural Processing Letters, 2002 ,15(2):97-104.
  • 10王杰,刚轶金,石成辉.SVM-RBF网络在混沌时间序列预测中的应用[J].微计算机信息,2008,24(33):136-137. 被引量:2

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