SVR与BP神经网络对小流域次降雨侵蚀产沙预测结果的比较

运用支持向量回归机(Support Vector Regression Machine)与BP神经网络对小流域次降雨侵蚀产沙进行预测。侵蚀产沙输入变量选取降雨量、降雨强度、径流深和洪峰流量模数,流域次降雨侵蚀输沙量为输出变量。以SVR、BP神经网络的预测值与实际值的绝对误差和相对误差作为评价指标。实验表明,SVR的预测精度和稳定性优于BP神经网络。

基于SVR的小流域次降雨侵蚀产沙预测

由于小流域次降雨侵蚀产沙预测的复杂性和非线性,本文采用支持向量回归机(SVR Support Vector Regression)对其进行拟合。小流域次降雨侵蚀产沙的主要影响因子为降雨量、降雨强度、径流深和洪峰流量模数,以此作为输入变量,输出变量为输沙量,建立支持向量回归机模型对样本进行模拟、检测和预测,达到了很好的精度。