支持向量机在半干旱半湿润地区水文预报中的应用研究
胡彩虹1
高晶2
朱业玉3
苗冬3
张青山1
1.郑州大学水利与环境学院,郑州,4500012.南京信息工程大学,南京,2100443.河南省气候中心,郑州,450003
摘要：支持向量机是近年来提出的一种机器学习新算法,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题来获得最优解,克服了BP神经网络方法中无法避免的局部极值问题.根据支持向量机的原理和方法,在介绍半干旱半湿润地区汾河水库上游流域自然及水文特性的基础上,建立了基于支持向量机的径流预测模型,利用1990-2005年的水文资料进行了检验,并与BP神经网络预测结果进行了对比,结果表明,支持向量机预报模型的精度比BP神经网络有提高,且月径流和非汛期日径流中的预报结果可以用于指导实践.
关键词：径流支持向量机BP神经网络半干旱半湿润地区
分类号：P338+.9(水文科学（水界物理学）)
资助基金：河南省教育厅自然科学研究项目(2009A57008)
论文发表日期：2010-03-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1-6 )
英文信息