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基于贝叶斯框架的LS-SVM中长期径流预报模型研究

作者:邵骏 袁鹏 张文江 钱晓燕水文学径流预报贝叶斯证据框架最小二乘支持向量机

摘要:为解决最小二乘支持向量机模型采用交叉验证方法确定模型参数耗时较长的问题,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选。选用径向基核函数,建立了中长期径流预报模型。采用岷江紫坪铺水文站1937~2007年的年径流资料进行模型的预测和检验,并与交叉验证方法优选参数确定的最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型进行比较。研究结果表明,基于贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机径流预报模型具有较好的预报精度。

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水力发电学报

《水力发电学报》(CN:11-2241/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。 《水力发电学报》是水力发电工程学术刊物,旨在反映我国水力发电领域科学研究和开发应用的最新科技成果,展示我国水电界的学术水平和文章作者的新贡献,促进学术交流,推动我国水电事业的发展。内容包括水电经济、水库和水电站运用、水工建筑物、水力学、水力机械、水电施工技术、水电环境以及与水电建设有关的水文、地质、勘测、规划等。

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