基于贝叶斯框架的LS-SVM中长期径流预报模型研究

被引：13
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作者：
邵骏 [1 ]
袁鹏 [1 ,2 ]
张文江 [3 ]
钱晓燕 [1 ]
机构：
[1] 四川大学水利水电学院
[2] 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室
[3] 中国科学院地理科学与资源研究所
来源：
水力发电学报 | 2010年 / 29卷 / 05期
关键词：
水文学; 径流预报; 贝叶斯证据框架; 最小二乘支持向量机;
D O I：
暂无
中图分类号：
P338 [水文预报];
学科分类号：
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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页码：178 / 182+189 +189
页数：6
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