基于最小二乘支持向量机的降雨量预测

罗伟; 习华勇

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基于最小二乘支持向量机的降雨量预测

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摘要

鉴于降雨量受众多因素的影响和具有复杂的非线性特点,提出将最小二乘支持向量机用于预测降雨量.最小二乘支持向量机(LSSVM)基于结构风险最小化,能够较好地协调经验风险最小化和学习机器VC维之间的关系,并且LSSVM在支持向量机(SVM)的基础上,通过将价值函数改为最小二乘价值函数,以及用等式约束代替不等式约束,将求解的二次规划问题转化线性方程组求解,采用径向基核函数,得到LSSVM模型的待定参数比标准支持向量机少,仅为2个.在Matlab环境下建立了最小二乘支持向量机的降雨预测模型.经实例验证,该模型收敛速度快、预测精度高.与基于RBF神经网络的降雨量模型相比,基于最小二乘支持向量机的降雨量模型具有更强的预测能力.

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来源
《人民长江》 |2008年第19期|29-31|共3页
作者
罗伟; 习华勇;
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作者单位

河北工程大学,水电学院,河北,邯郸,056021;

河北工程大学,水电学院,河北,邯郸,056021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类降水观测;
关键词
降雨量; 最小二乘支持向量机; Matlab; 预测;

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