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当前位置: 首页 > 文章 > 最小二乘支持向量机在洪水预报中的应用 安徽农业科学 2015 (23) 350-353
Position: Home > Articles > The Application of LS-SVM in Flood Prediction Journal of Anhui Agricultural Sciences 2015 (23) 350-353

最小二乘支持向量机在洪水预报中的应用

作  者：
丁海蛟;车文刚
单  位：
昆明理工大学信息工程与自动化学院
关键词：
水位;流量;LS-SVM;洪水预报
摘  要：
由于洪水这种自然灾害严重影响着正常的农业生产,该研究提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的洪水预报方法。利用LS-SVM泛化能力强、收敛速度快、预测精度高的特性,结合四川省自贡市某水文站实测水位和流量的数据,建立了单输入单输出(水位—水位)和双输入单输出(水位和流量—水位)2种洪水预报模型。结果表明:这2种模型都可以满足洪水预报精度的要求,并且双输入单输出(水位和流量—水位)模型的预报精度比单输入单输出(水位—水位)模型的预报精度高。
译  名：
The Application of LS-SVM in Flood Prediction
作  者：
DING Hai-jiao;CHE Wen-gang;Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology;
关键词：
Water level;;Flow;;LS-SVM;;Flood prediction
摘  要：
Since the flood natural disasters seriously affect the normal agricultural production,this paper gives a LS-SVM method for flood prediction. Using the features of strong generalization ability,fast convergence rate,high prediction accuracy of LS-SVM,combining with a hydrological station in Sichuan Zigong measured data of water level and flow set up a single input single output( water level-water level) and double input single output( water level and flow-water level) two kinds of flood prediction model. Experimental results show that both models can meet the requirements of flood prediction accuracy,and the accuracy of the double input single output( water level and flow-water level)prediction model is higher than the single input single output( water level-water level) prediction model.

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