基于ν-SVR的雅鲁藏布江羊村站洪水预报模型

摘要：

为了建立雅鲁藏布江羊村站的洪水预报方案，对ν-支持向量机洪水过程预报模型(ν-SVR)进行了深入研究。针对羊村站以上流域洪水特征和站网分布特点，采用ν-SVR模型方法建立了该站洪水过程预报模型。选取了1998~2004年及2005~2007年汛期洪水和相应降水资料进行了模型率定和检验。结果表明，ν-SVR洪水过程预报模型能很好地控制支持向量个数，在降低模型的复杂程度的同时，能保持良好的预报精度，可用于洪水作业预报。

关键词：洪水预报、支持向量机、BP神经网络、雅鲁藏布江

所属期刊栏目：47

分类号：TV122(水利工程基础科学)

资助基金：国家自然科学基金项目41371047

在线出版日期：2016-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4