【摘 要】
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为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础上应用粒子群算法优化支持向量回归
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,江苏南京210098
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为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础上应用粒子群算法优化支持向量回归机(SVR)模型中的参数,并利用此模型预测2015?2017年山西省需水量.结果表明,总需水量相对误差的绝对值分别为0.02％、0.08％、0.03％,可见PSO-SVR模型具有较高的拟合度和预测精度,可为需水预测提供一种新方法.
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