作者：卢家海在线增量学习svm径流预测svm模型
摘要：针对传统SVM模型及非增量SVM模型在训练过程中会产生冗余向量且效果差的问题，提出在线增量学习SVM预测模型，并利用祁县来远镇盘陀村昌源河上盘陀水文站的月径流历史资料进行的仿真测试。结果显示，在线增量学习SVM模型较传统的SVM模型有较高的预测精度。
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《水利科技与经济》（CN：23-1397/TV）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水利科技与经济》随着水利水电行业投资的加大及三峡工程、南水北调工程等大型项目相继开工，本刊将为国内外水利水电施工企业、工程机械企业、工程材料企业提供了更多的建设信息。
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