10.19797/j.cnki.1000-0852.20210194
基于神经网络和支持向量机的河口盐度预测比较研究
以闽江河口为例,采用BP神经网络和支持向量机两种方法分别构建河口盐度预测模型,比较分析两种方法在河口盐度预测的精度和适用性.研究结果表明:(1)两种模型预测结果均能较好地实现河口盐度预测,支持向量机具有更好的泛化性能和适用性.(2)两种模型对低盐度都具有较好的预测精度,支持向量机在高盐度预测方面优势较为明显.(3)当样本数量较小时,支持向量机预测结果精度较好,两种模型的预测差异随着样本量增加逐渐减小.基于支持向量机河口盐度预测模型更适用于河口盐度预测.
BP神经网络、支持向量机、数据驱动模型、盐度预测、咸潮入侵、闽江河口
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TV124(水利工程基础科学)
福建省中青年教师教育科研项目;国家自然科学基金
2022-11-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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