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Indexed by:期刊论文
Date of Publication:2010-06-25
Journal:水力发电学报
Included Journals:Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD
Volume:29
Issue:3
Page Number:51-55
ISSN No.:1003-1243
Key Words:径流时间序列;混沌;支持向量机;模糊隶属度
Abstract:针对径流混沌时间序列固有的确定性和非线性特点,以传统的支持向量机预测模型为基础,通过引入模糊隶属函数来考虑气候和流域下垫面条件变化,建立了径流混沌时间序列的模糊支持向最机预测模型.通过三种方法对长江寸滩站实际月径流时间序列的预测模拟结果对比,表明本文建立的模型具有更高的模拟精度,是一种有效的径流时间序列预测模型.
