基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法

常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大,预测过程复杂等现象。设计基于SVM算法对区域农田灌溉短期用水量进行预测。以某沿黄区域位于全景属于黄河流域东南方向一区域农田为研究对象,首先基于SVM算法选择用水量特征,选取一对一的构造方法将农田灌溉短期用水量数据分为两个类别。通过SVM算法中支持向量机分类功能将农田灌溉短期用水量特征子集进行获取,并在此基础上可以根据特征子集通过预测模型进行用水量预测。由于用水量序列波动性较强,将GM(1,N)模型与机器学习算法LSSVR模型相结合来进行用水量预测,并确定模型评价指标。结果证明基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法误差在允许范围内且在农业中具有可使用性。