基于支持向量机的水资源预测模型

作者：潘长森; 王小亭; 梁晓龙

来源：成都信息工程学院学报, 2015, 30(01): 59-62.

DOI：10.16836/j.cnki.jcuit.2015.01.012

• 人工神经网络
• 支持向量机
• 捕鱼算法
• 水资源
• 预测模型

水资源信息的预测可以为水资源的合理调配、管理和规划提供依据,为提高拟合和预测精度,建立基于支持向量机的水资源信息预测模型,采用捕鱼算法对其参数优化,并应用于地下水水位预测的实例分析,且拟合及预测精度均较高,与神经网络模型方法所取得的结果进行比较,能取得更好效果,表明将回归支持向量机用于水资源信息的拟合、预测是可行的。

• 单位
  成都市环境保护科学研究院; 成都信息工程大学