【摘 要】
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以干旱区浅水湖泊乌梁素海的多年实测pH值为例，在分析支持向量回归机算法（ε-SVR）核函数选取的基础上进行了回归分析及预测，并与线性回归、BP神经网络、RBF网络等算法进行了比较
【机 构】
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北京师范大学水科学研究院,内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(2008ZX07526-001)
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以干旱区浅水湖泊乌梁素海的多年实测pH值为例，在分析支持向量回归机算法（ε-SVR）核函数选取的基础上进行了回归分析及预测，并与线性回归、BP神经网络、RBF网络等算法进行了比较。研究结果显示：①基于径向基核的支持向量回归机模拟效果优于其他核函数；②ε—SVR模拟结果与线性回归（LR）、BP神经网络和RBF网络等算法模拟结果相比，其拟合精度与预测精度均比其他三种方法要高。计算结果充分证明了支持向量回归机有较强的学习能力和泛化能力且该方法可以应用于水质预测研究。
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