本文主要研究内容
作者曾思明,吴杰康,陈永进,赵俊浩,翁兴航（2019）在《小水电站流域径流量的评估方法》一文中研究指出：现今对于河流径流量的预测方法有许多模型,但各种模型都有其优劣,而且预测的精度都有差异。以韶关的南水河作为研究对象,利用南水1978—2015年径流量的数据,分别使用灰色系统理论、基于遗传算法的BP神经网络以及支持向量机3种方法对南水河年径流量预测的模型。结果表明:GA-BP神经网络的预测精度为84.30%,但其拟合精度不高;灰色系统预测以及拟合的精度分别为86.70%和84.24%;用支持向量机对南水河年径流量的预测,无论在拟合精度为95.67%,还是预测精度为99%上,比灰色预测和GA-BP神经网络都要高。因此,支持向量机可以很好地应用在南水河年径流量的预测研究中。
Abstract
xian jin dui yu he liu jing liu liang de yu ce fang fa you hu duo mo xing ,dan ge chong mo xing dou you ji you lie ,er ju yu ce de jing du dou you cha yi 。yi shao guan de na shui he zuo wei yan jiu dui xiang ,li yong na shui 1978—2015nian jing liu liang de shu ju ,fen bie shi yong hui se ji tong li lun 、ji yu wei chuan suan fa de BPshen jing wang lao yi ji zhi chi xiang liang ji 3chong fang fa dui na shui he nian jing liu liang yu ce de mo xing 。jie guo biao ming :GA-BPshen jing wang lao de yu ce jing du wei 84.30%,dan ji ni ge jing du bu gao ;hui se ji tong yu ce yi ji ni ge de jing du fen bie wei 86.70%he 84.24%;yong zhi chi xiang liang ji dui na shui he nian jing liu liang de yu ce ,mo lun zai ni ge jing du wei 95.67%,hai shi yu ce jing du wei 99%shang ,bi hui se yu ce he GA-BPshen jing wang lao dou yao gao 。yin ci ,zhi chi xiang liang ji ke yi hen hao de ying yong zai na shui he nian jing liu liang de yu ce yan jiu zhong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自四川电力技术的曾思明,吴杰康,陈永进,赵俊浩,翁兴航，发表于刊物四川电力技术2019年02期论文，是一篇关于小水电站论文,径流量论文,支持向量机论文,四川电力技术2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自四川电力技术2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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