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基于BP神经网络与SVM模型的黄尾河径流预测比较分析
被引量:
7
1
作者
顾哲衍
陈杭
伊鑫
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期201-206,共6页
比较分析BP神经网络与SVM模型在径流预测应用中的性能特征。以降雨量为预报因子,采用BP人工神经网络模型和SVM模型对大别山黄尾河流域40 a时长的同期径流过程进行数值模拟,并对二者的预测性能进行比较与评价。结果表明,黄尾河流域BP模...
比较分析BP神经网络与SVM模型在径流预测应用中的性能特征。以降雨量为预报因子,采用BP人工神经网络模型和SVM模型对大别山黄尾河流域40 a时长的同期径流过程进行数值模拟,并对二者的预测性能进行比较与评价。结果表明,黄尾河流域BP模型模拟的总体相对误差为14.43%,合格率为77.5%,确定性系数为0.76,预报精度等级为乙级;SVM模拟的总体相对误差为12.41%,合格率、确定性系数及预报精度等级与BP模型相同。SVM模型模拟结果较BP模型而言更集中于较小的误差范围内。BP模型的累积误差>SVM模型,并且随着误差自由度的增大,这种差距有扩大的趋势,表明SVM模型的误差范围较小,误差间隔小于BP模型,模拟性能较BP模型更稳定。
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关键词
黄尾河
径流预测
神经网络模型(BP)
支持向量机模型(SVM)
下载PDF
职称材料
题名
基于BP神经网络与SVM模型的黄尾河径流预测比较分析
被引量:
7
1
作者
顾哲衍
陈杭
伊鑫
机构
江苏省水利勘测设计研究院有限公司
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期201-206,共6页
基金
国家自然科学基金(31200534)。
文摘
比较分析BP神经网络与SVM模型在径流预测应用中的性能特征。以降雨量为预报因子,采用BP人工神经网络模型和SVM模型对大别山黄尾河流域40 a时长的同期径流过程进行数值模拟,并对二者的预测性能进行比较与评价。结果表明,黄尾河流域BP模型模拟的总体相对误差为14.43%,合格率为77.5%,确定性系数为0.76,预报精度等级为乙级;SVM模拟的总体相对误差为12.41%,合格率、确定性系数及预报精度等级与BP模型相同。SVM模型模拟结果较BP模型而言更集中于较小的误差范围内。BP模型的累积误差>SVM模型,并且随着误差自由度的增大,这种差距有扩大的趋势,表明SVM模型的误差范围较小,误差间隔小于BP模型,模拟性能较BP模型更稳定。
关键词
黄尾河
径流预测
神经网络模型(BP)
支持向量机模型(SVM)
Keywords
huangwei river
runoff prediction
neural network
SVM
分类号
S715.3 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络与SVM模型的黄尾河径流预测比较分析
顾哲衍
陈杭
伊鑫
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2020
7
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