基于遗传算法-支持向量机的水库叶绿素a浓度

摘要：

将支持向量机(SVM)法与遗传算法(GA)相结合,建立了基于GA-SVM的水库叶绿素a浓度非线性时间序列的短期预测模型.在建模过程中,采用遗传算法优化支持向量机的模型参数,同时利用相空间重构方法计算出时间序列的时间延迟和嵌入维数,确定出支持向量机的输入向量.最后将该模型用于对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测.预测精度比单纯用人工神经网络方法有较大提高.

关键词：叶绿素a、支持向量机、遗传算法、相空间重构、时间序列预测

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50679038

在线出版日期：2009-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51