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基于粒子群优化支持向量机的径流预测模型研究
引用本文:陈亚君,刘志伟.基于粒子群优化支持向量机的径流预测模型研究[J].浙江水利科技,2013,41(5).
作者姓名:陈亚君  刘志伟
作者单位:浙江省水利水电工程局,浙江杭州310020;浙江省水利水电技术咨询中心,浙江杭州 310020
摘    要:径流预测的精度关系到研究地区的水资源开发利用.为了提高径流预测的精度,将基于统计学理论的模式识别方法支持向量机引入到径流预测模型中.支持向量机中有2个参数惩罚因子C和核参数,这2个参数的选择对支持向量机的模型结构有重要的影响.为了准确地找到支持向量机的参数,将全局寻优的粒子群算法引入到支持向量机的2个参数优化中来.实例研究表明,粒子群优化支持向量机模型能够提高径流预测的精度.

关 键 词:径流预测  粒子群算法  支持向量机  参数优化  模型研究

Research on Runoff Prediction Model of Support Vector Machine Based on Particle Swarm Optimization
CHEN Ya-jun , LIU Zhi-wei.Research on Runoff Prediction Model of Support Vector Machine Based on Particle Swarm Optimization[J].Zhejiang Hydrotechnics,2013,41(5).
Authors:CHEN Ya-jun  LIU Zhi-wei
Abstract:
Keywords:
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