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针对水资源时间序列非线性预测难题，建立了基于相空间重构的混沌预测模型。通过将原始时间序列非线性映射到一个高维特征空间中进行相空间重构，获得输入向量和期望输出向量，选择统计学习理论中的SVM模型进行预测，经实证分析，文中模型比ANN模型和AR模型具有拟合效果好，预测精度高，泛化能力强等优点。
基于相空间重构的水资源时间序列混沌预测模型研究
【摘 要】
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针对水资源时间序列非线性预测难题，建立了基于相空间重构的混沌预测模型。通过将原始时间序列非线性映射到一个高维特征空间中进行相空间重构，获得输入向量和期望输出向量，选择
【机 构】
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河海大学文天学院土木工程系,河海大学水利水电学院
【出 处】
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中国水运(下半月)
【发表日期】
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2013年12期
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