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基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测
李文莉 李郁侠
计算机应用
2012, 32 (04):
1188-1190.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01188
支持向量机理论为研究中长期水文预测提供了新的方法。针对最小二乘支持向量机模型参数选择费时且效果差这一问题，给出基于粒子群算法的最小二乘支持向量机水文预测模型(PSO-LSSVM)。该模型运用最小二乘支持向量机回归原理建立，参数选取采用具有全局搜索能力的粒子群算法进行寻优。用此模型对南桠河冶勒水电站月径流进行预测，仿真计算结果表明，该算法可提高预测效率与预测精度。
参考文献 |
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