基于支持向量机(SVM)的祁连山典型小流域日降水-径流模拟研究

及时准确的日径流预测在流域水资源的合理规划、利用及管理中具有十分重要的作用。本文以支持向量机(SVM)模型为基础,以祁连山典型小流域-排露沟流域为研究区域,建立了流域日降水-径流模型,对流域未来1~7 d的日径流量进行了模拟预测。为检验SVM模型的有效性,模拟结果与人工神经网络(ANN)模型预测结果进行了对比。结果表明:SVM和ANN均表现出了很高的精度;但相比于传统的ANN模型,SVM模型的预测精度显著提高。表明SVM模型在半干旱山区小流域径流预测中有更好的适用性,可以用于流域中长期日径流预测,是资料有限的条件下中长期日径流预测的有效工具。