| 基于WA-SVM的水库溶解氧预测 |
| |
| 引用本文： | 罗华军,黄应平,刘德富. 基于WA-SVM的水库溶解氧预测[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2009, 37(3): 181-186 |
| |
| 作者姓名： | 罗华军 黄应平 刘德富 |
| |
| 作者单位： | 罗华军,LUO Hua-jun(三峡大学,化学与生命科学学院,湖北,宜昌,443002;武汉大学,水利水电学院,湖北,武汉,430072);黄应平,HUANG Ying-ping(三峡大学,化学与生命科学学院,湖北,宜昌,443002);刘德富,LIU De-fu(三峡大学,土本水电学院,湖北,宜昌,443002) |
| |
| 摘 要： | 【目的】提出一种基于小波分析-支持向量机(WA-SVM)的水库溶解氧预测模型,以期提高水库溶解氧的预测精度。【方法】通过小波分解,将原始复杂的溶解氧浓度序列分解到不同的高频和低频层次,对每层得到的分解重构序列分别采用支持向量机回归方法进行预测后,合成原始序列的预测值,将该模型应用到于桥水库溶解氧浓度序列的预测中,并与单独支持向量机(SVM)回归方法预测结果进行比较。【结果】WA-SVM方法预测精度较SVM方法有较大提高,其平均绝对百分比误差和均方根误差分别为0.04937和0.3453,而SVM方法的分别为0.08493和0.6319。【结论】WA-SVM方法综合运用了小波分析的多分辨特性和支持向量机的非线性回归功能,能够较准确地预测水库溶解氧浓度。
|
| 关 键 词： | 小波分析 支持向量机 溶解氧 预测模型 |
| 收稿时间： | 2008-04-25 |
Predicting on reservoir dissolved oxygen based on WA-SVM |
| |
| LUO Hua-jun,HUANG Ying-ping,LIU De-fu. Predicting on reservoir dissolved oxygen based on WA-SVM[J]. Journal of Northwest A&F University（Natural Science Edition）, 2009, 37(3): 181-186 |
| |
| Authors: | LUO Hua-jun HUANG Ying-ping LIU De-fu |
| |
| Affiliation: | 1b(1a College of Chemistry & Life Science,b College of Hydroelectric & Civil Engineering,Three Gorges University,Yichang,Hubei 443002,China;2 College of Water Resources and Hydropower Engineering,Wuhan University,Wuhan,Hubei 430072,China) |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | wavelet analysis support vector machine dissolved oxygen predicting model |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《西北农林科技大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《西北农林科技大学学报(自然科学版)》下载全文 |
|
