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《中国农村水利水电》 2012年07期
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基于主成分分析的支持向量机需水预测模型及其应用

郭亚男  吴泽宁  高建菊  
【摘要】:需水预测是水资源优化配置、水资源规划和水资源管理的重要依据,其预测精度受到众多因素的影响,且实际用水量数据时间系列较短,制约了传统预测方法的应用。利用支持向量机在对小样本学习的基础上对其他样本进行快速、准确的拟合预测的特点,采用主成分分析与支持向量机相结合的方法,首先利用主成分分析法筛选需水量的主要影响因子,然后将其作为输入样本,对支持向量机模型进行训练和检验,寻找最优模型,并将该方法应用于洛阳市需水预测。结果表明,该模型预测结果平均相对误差为-0.83%,预测精度较高,可作为训练样本较少情况下的一种需水预测方法。
【作者单位】郑州大学水利与环境学院;
【基金】:国家自然科学基金(50879081)资助
【分类号】:TV213.4

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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2 麻荣永;郑二伟;王魁;李建;;基于主成分分析法的广西水资源可持续利用综合评价[J];广西大学学报(自然科学版);2008年01期
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中国硕士学位论文全文数据库 前1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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中国重要会议论文全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李静雅;基于神经网络的输电线路可听噪声预测模型研究[D];兰州理工大学;2011年
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【同被引文献】
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3 任焕莲;;基于灰色GM(1,1)模型的城市需水量预测研究[J];水利与建筑工程学报;2007年03期
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【二级参考文献】
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1条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 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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