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PSO-SVM模型在蒸發(fā)預(yù)測中的應(yīng)用
利用支持向量機(jī)回歸算法(SVM)結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(PSO)建立了用于蒸發(fā)預(yù)測的PSO_SVM模型,用和田地區(qū)實(shí)測蒸發(fā)量對其進(jìn)行擬合與預(yù)測,并與傳統(tǒng)的最小二乘支持向量機(jī)(LS_SVM)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了對比,結(jié)果表明PSO_SVM預(yù)測蒸發(fā)量的精度要高于LS_SVM,說明該模型可以用于蒸發(fā)預(yù)測.
作 者： 邵年華 黃領(lǐng)梅 沈冰 秦勝英 SHAO Nian-hua HUANG Ling-mei SHEN Bing QIN Sheng-ying 作者單位： 邵年華,黃領(lǐng)梅,沈冰,SHAO Nian-hua,HUANG Ling-mei,SHEN Bing(西安理工大學(xué),西北水資源與環(huán)境生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安,710048)秦勝英,QIN Sheng-ying(和田河管理局,新疆,和田,848000)
刊 名： 黑龍江水專學(xué)報(bào) 英文刊名： JOURNAL OF HEILONGJIANG HYDRAULIC ENGINEERING COLLEGE 年，卷(期)： 2009 36(2) 分類號(hào)： P338.9 關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī) 粒子群 和田綠洲 蒸發(fā)預(yù)測【PSO-SVM模型在蒸發(fā)預(yù)測中的應(yīng)用】相關(guān)文章：
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