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基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用
被引量:
4
1
作者
徐世民
景淑娟
《水利技术监督》
2016年第6期99-102,共4页
本文采用混沌蚁群算法对SVM模型的参数进行优化计算,并采用高斯核函数对模型进行混沌特性识别,简化模型在枯水期径流预测非线性求解过程。结合优化模型对水库枯水期径流进行预测。研究结果表明:基于混沌蚁群算法的SVM模型可较好的辨识...
本文采用混沌蚁群算法对SVM模型的参数进行优化计算,并采用高斯核函数对模型进行混沌特性识别,简化模型在枯水期径流预测非线性求解过程。结合优化模型对水库枯水期径流进行预测。研究结果表明:基于混沌蚁群算法的SVM模型可较好的辨识复杂的水文序列,模型具有较高的泛化能力,相比于传统算法,水库枯水期径流预测精度得到明显改善,具有较高的适用性。研究成果对于水库枯水期径流预测提供方法参考。
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关键词
混沌蚁群算法
SVM模型
高斯核函数
参数优化
水库枯水期径流预测
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职称材料
题名
基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用
被引量:
4
1
作者
徐世民
景淑娟
机构
辽宁省阜新水文局
辽宁省辽阳水文局
出处
《水利技术监督》
2016年第6期99-102,共4页
文摘
本文采用混沌蚁群算法对SVM模型的参数进行优化计算,并采用高斯核函数对模型进行混沌特性识别,简化模型在枯水期径流预测非线性求解过程。结合优化模型对水库枯水期径流进行预测。研究结果表明:基于混沌蚁群算法的SVM模型可较好的辨识复杂的水文序列,模型具有较高的泛化能力,相比于传统算法,水库枯水期径流预测精度得到明显改善,具有较高的适用性。研究成果对于水库枯水期径流预测提供方法参考。
关键词
混沌蚁群算法
SVM模型
高斯核函数
参数优化
水库枯水期径流预测
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用
徐世民
景淑娟
《水利技术监督》
2016
4
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