文献类型：期刊文章

作　　者：廖杰[1,2] 王文圣[1,3] 李跃清[3] 黄伟军[1]

机构地区：[1]四川大学水利水电学院 [2]四川师范大学化学与材料科学学院 [3]中国气象局成都高原气象研究所

出　　处：《四川大学学报（工程科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50579009;50679047);中国气象局成都高原气象开放实验室基金资助项目(LPM2005004)

年　　份：2006

卷　　号：38

期　　号：6

起止页码：24-28

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20070410388199)、JST、MR、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR)进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。

关 键 词：支持向量机 结构风险最小化 径流预测

分 类 号：P333]