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本文基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机的方法，研究了生活需水量预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上，通过对上海市生活需水时间序列进行预测，并与人工神经网络、线性回归分析进行了对比，发现该方法能获得最小的训练相对误差和测试相对误差。
基于支持向量回归机的需水量预测模型
【摘 要】
：
本文基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机的方法，研究了生活需水量预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上，通过对上海市生活需水时间序列进行预测，并与人工神经网
【机 构】
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四川大学水电学院 成都 610065
【出 处】
：
第六届中国水论坛
【发表日期】
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2008年期
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