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本文探讨了支持向量机方法在降雨一径流预测中的应用。该方法采用结构风险最小化准则。弥补了人工神经网络在预测应用中的不足，较好地解决了小样本，非线性、高维数和局部最小点等实际问题。并且本研究通过与人工神经网络预测方法、传统的回归分析预测方法比较研究．得出支持向量机能取得更高精度的降雨-径流预测值。
基于支持向量机的降雨-径流预测研究
【摘 要】
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本文探讨了支持向量机方法在降雨一径流预测中的应用。该方法采用结构风险最小化准则。弥补了人工神经网络在预测应用中的不足，较好地解决了小样本，非线性、高维数和局部最小点
【机 构】
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中山大学水资源与环境研究中心,广东省近岸海洋工程重点实验室,广东省水利厅
【出 处】
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水文
【发表日期】
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2009年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（50839005）,国家科技支撑计划课题（2006BAB14807）
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