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针对景观水体的水质模拟与预测问题,在BP神经网络和支持向量机模型的基础上,建立了权重随输入量变化的变权组合模型。该模型既能充分利用各个单一模型的优点,又能避免固定权重分配的弊端。经实例验证,与单一的BP神经网络和支持向量机模型相比,变权组合模型拟合精度更高,预测结果更为准确。
变权组合模型在景观水体水质模拟中的应用
【摘 要】
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针对景观水体的水质模拟与预测问题,在BP神经网络和支持向量机模型的基础上,建立了权重随输入量变化的变权组合模型。该模型既能充分利用各个单一模型的优点,又能避免固定权
【机 构】
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天津大学环境科学与工程学院;
【出 处】
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环境工程学报
【发表日期】
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2015年09期
【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(2014ZX07203-009);国家自然科学基金资助项目(51308385)
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