【摘 要】
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由于中小河流径流量复杂的变化特征,来水量有效预测模型建立较为困难,建立来水量预测的支持向量机模型,并对支持向量机进行了优化,选取河流径流量的数据样本对模型进行训练与
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由于中小河流径流量复杂的变化特征,来水量有效预测模型建立较为困难,建立来水量预测的支持向量机模型,并对支持向量机进行了优化,选取河流径流量的数据样本对模型进行训练与预测,与实际值进行比较,同时用BP神经网络模型对相同的数据样本进行预测,并对两种模型的预测数据进行分析比较,结果表明,改进的支持向量机(PSO-SVM)具有较高的预测精度。
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