【摘 要】
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核函数的选取与构造是SVM应用的关键所在.传统SVM在水文时序分析方面的应用多是默认选取单一径向基核函数,而忽略了核函数的选择对模型精度和预测结果的影响.本文基于Mercer
【机 构】
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北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51279006);国家科技支撑计划(2013BAB05B04)
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核函数的选取与构造是SVM应用的关键所在.传统SVM在水文时序分析方面的应用多是默认选取单一径向基核函数,而忽略了核函数的选择对模型精度和预测结果的影响.本文基于Mercer核理论,将多项式核与径向基核进行线性组合,构造出混合核函数,并植入SVM中,对水文时序建立自回归预测模型.基于武山站和南河川站的月径流预测结果表明,预测序列的相对误差及均方误差明显优于任一单一核函数.这是由于混合核函数能够更好地适应并处理复杂的水文时序变化,因此提高了预测精度.该研究为利用SVM解决复杂多变的非线性水文时序提供了新的探索模式.
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