基于GSM和SVM的区域年用水量回归预测模型研究
2011-04-15分类号:TU991.31
【部门】甘肃农业大学工学院 甘肃农业大学信息科学技术学院
【摘要】区域年用水量受众多因素影响,具有非线性特点,而且还存在记录时间短、历史数据少等问题。基于支持向量机(SVM)小样本、非线性和泛化能力强的特性,建立了年用水量回归预测模型,利用网格搜索法(GSM)优化参数,并进行精度的检验。将模型应用于民勤县年用水量预测,结果表明:该预测模型的绝对误差和相对误差较小,精度较高,用于该县的年用水量预测是行之有效的。
【关键词】区域年用水量 支持向量机 网格搜索法 回归模型 预测
【基金】甘肃省自然科学基金项目(096RJZA004); 甘肃省教育厅科研基金项目(0902-04); 甘肃省科技支撑计划项目(1011NKCA058)
【所属期刊栏目】沈阳农业大学学报
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