基于支持向量机的水流挟沙力预测研究

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.

关键词：支持向量机、挟沙力、预测、BP神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TV143(水利工程基础科学)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2002CB412301

在线出版日期：2005-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1171-1175