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基于支持向量机的水流挟沙力预测研究

来源 :水利学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ZCHHZCHH

【摘 要】

：

本文阐述了支持向量机(SVM)的基本原理及特性,提出了基于SVM的水流挟沙力研究方法,并对30组高、中、低含沙量的水槽试验资料进行训练,训练值与实测值符合较好,再用训练好的SV

【作 者】

：

熊建秋 李祚泳 

【机 构】

：

四川大学,成都信息工程学院

【出 处】

：

水利学报

【发表日期】

：

2005年10期

【关键词】

：

支持向量机 挟沙力 预测 BP神经网络 support vector machine   sediment-carrying capacity   foreca 

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本文阐述了支持向量机(SVM)的基本原理及特性,提出了基于SVM的水流挟沙力研究方法,并对30组高、中、低含沙量的水槽试验资料进行训练,训练值与实测值符合较好,再用训练好的SVM模型对4组试验数据进行了预测,预测结果与实测值相差较小.理论分析和实例结果验证了基于SVM的水流挟沙力研究方法比BP神经网络法具有更高的预测精度和可靠性.

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