【摘 要】
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给出了支持向量机方法（SVM）的思路、特点及关键之处，探讨了SVM在径流预测中的可能性，并与基于遗传算法的门限回归模型（TR）进行了对比分析。径流预测实例分析表明。在拟合阶段，SVM模
【机 构】
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四川大学水利水电学院,四川师范大学化学与材料科学学院,中国气象局成都高原气象研究所
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给出了支持向量机方法（SVM）的思路、特点及关键之处，探讨了SVM在径流预测中的可能性，并与基于遗传算法的门限回归模型（TR）进行了对比分析。径流预测实例分析表明。在拟合阶段，SVM模型要好于像模型；在预留检验阶段，SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。
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