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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2008-07-15

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD、EI

Volume:48

Issue:4

Page Number:591-595

ISSN No.:1000-8608

Key Words:径流中长期预报;相空间重构;支持向量机;混沌优化;人工神经网络

Abstract:水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空阃重构,采用基于结构风险最小化的SVM进行径流预报.对于SVM的参数优选问题.以径向基核函数作为核函数,采用混沌交尺度优化方法进行参数寻优.实例表明.该方法优于SVM和人工神经网络(ANN)预报方法.且具有良好的泛化推广能力.