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针对传统SVM模型及非增量SVM模型在训练过程中会产生冗余向量且效果差的问题，提出在线增量学习SVM预测模型，并利用祁县来远镇盘陀村昌源河上盘陀水文站的月径流历史资料进行的仿真测试。结果显示，在线增量学习SVM模型较传统的SVM模型有较高的预测精度。
基于在线增量学习支持向量机的径流预测
【摘 要】
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针对传统SVM模型及非增量SVM模型在训练过程中会产生冗余向量且效果差的问题，提出在线增量学习SVM预测模型，并利用祁县来远镇盘陀村昌源河上盘陀水文站的月径流历史资料进行的
【机 构】
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太原理工大学水利科学与工程学院
【出 处】
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水利科技与经济
【发表日期】
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2017年7期
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