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《人民长江》 2011年13期
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几种需水量预测模型的比较研究

刘卫林  
【摘要】:针对需水量预测具有受诸多因素影响的复杂非线性输入输出特性,提出了需水量预测的LS-SVM模型,以k-fold交叉验证法确定LS-SVM模型参数。将该模型应用于河北省南水北调受水区需水量预测中,并与BP神经网络模型以及多元回归模型的拟合、预测结果进行了对比分析。比较结果表明,LS-SVM的拟合精度虽然低于BP神经网络模型,但预测精度高于其他两种模型,因此,在训练样本较少的情况下,LS-SVM模型仍有较高的预测精度和较强的泛化能力,且在需水量预测方面具有很好的应用前景。

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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4 陈磊;大规模供水系统直接优化调度研究[D];浙江大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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7 侯清兰;神经网络等智能方法的优化及应用[D];武汉理工大学;2006年
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10 姜兴伟;遗传神经网络在蒸汽发生器故障诊断中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
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