【摘 要】
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运用常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大、预测过程复杂等问题。本文以黄河流域某市东南方向的农田为研究对象，设计了基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法。基于SVM算法选择用水量特征，选取一对一的构造方法将农田灌溉短期用水量数据分为两个类别。通过SVM算法中支持向量机分类功能获取农田灌溉短期用水量特征子集，并在此基础上根据特征子集运用预测模型进行用水量预测。因为用水量序
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运用常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大、预测过程复杂等问题。本文以黄河流域某市东南方向的农田为研究对象，设计了基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法。基于SVM算法选择用水量特征，选取一对一的构造方法将农田灌溉短期用水量数据分为两个类别。通过SVM算法中支持向量机分类功能获取农田灌溉短期用水量特征子集，并在此基础上根据特征子集运用预测模型进行用水量预测。因为用水量序列波动性较强，所以将GM（1,N）模型与机器学习算法LSSVR模型相结合来进行用水量预测，并确定模型评价指标。结果表明，基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法误差在允许范围内，且在农业中具有可使用性。
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