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利用支持向量机回归算法（SVM）结合粒子群优化算法（PSO）建立了用于蒸发预测的PSO_SVM模型，用和田地区实测蒸发量对其进行拟合与预测，并与传统的最小二乘支持向量机（LS—SVM）的预测结果进行了对比，结果表明PSO_SVM预测蒸发量的精度要高于LS_SVM，说明该模型可以用于蒸发预测。
PSO_SVM模型在蒸发预测中的应用
【摘 要】
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利用支持向量机回归算法（SVM）结合粒子群优化算法（PSO）建立了用于蒸发预测的PSO_SVM模型，用和田地区实测蒸发量对其进行拟合与预测，并与传统的最小二乘支持向量机（LS—SVM）的预测结果
【机 构】
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西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,和田河管理局
【出 处】
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黑龙江水专学报
【发表日期】
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2009年2期
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