水库优化调度函数的SVM方法研究

左吉昌; 李承军; 樊荣

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针对水库调度函数的复杂性、非线性,以及水文资料的有限性,尝试用支持向量机技术建立水库优化调度函数.不同于神经网络等传统以训练误差最小化作为优化目标,SVM采用结构风险最小化原则,把训练误差作为优化问题的约束,以置信范围最小化作为优化目标.因此,SVM的泛化能力要明显优于神经网络等传统学习方法.以洪家渡水电站42 a的径流资料对不同算法进行了比较,证明SVM方法的调度函数具有更好的性能.

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来源
《人民长江》 |2007年第1期|8-9104|共3页
作者
左吉昌; 李承军; 樊荣;
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作者单位

华中科技大学,数字化工程与仿真中心,湖北,武汉,430074;

华中科技大学,数字化工程与仿真中心,湖北,武汉,430074;

华中科技大学,数字化工程与仿真中心,湖北,武汉,430074;

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正文语种 chi
中图分类水资源调2查与水利规划;
关键词
水库优化调度函数; 支持向量机(SVM); 回归;

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