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| 支持向量机函数拟合在地下水动态预测中的应用 | |
| 引用本文： | 张霞,王亚萍,李占斌,于国强. 支持向量机函数拟合在地下水动态预测中的应用[J]. 水土保持通报, 2012, 32(5): 277-280 |
| 作者姓名： | 张霞 王亚萍 李占斌 于国强 |
| 作者单位： | 1. 陕西省环境科学研究院,陕西西安,710061 2. 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,陕西西安710048 中国科学院水利部水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室,陕西杨凌712100 3. 中国地质调查局西安地质矿产研究所,陕西西安,710054 |
| 基金项目： | 中国博士后基金“白龙江流域暴雨泥石流运动机理及数值模型研究”，陕西省自然科学基础研究计划项目“甘肃舟曲区域暴雨泥石流运动机理及数值模型研究”，水利部公益性行业科研专项“小流域淤地坝坝系防洪风险评价技术项目”，国家重点基础研究发展计划(973计划)“黄土坡面土壤养分流失特征与控制机理” |
| 摘 要： | 为了深入探求陕西省洛惠渠灌区地下水动态变化情况,在综合分析了各种地下水动态研究方法的基础上,提出了基于支持向量机的灌区地下水动态预测方法。用MATLAB编制了相应的支持向量机程序,建立了地下水动态预测模型。以灌区多年实测数据为学习样本和测试样本,讨论了基于支持向量机的地下水动态分析方法及其可行性。结果表明,支持向量机预测模型具有较高的精度,可以很好地描述地下水动态与各因子之间响应关系,各因子之间相互作用,以及其复杂的耦合关系。研究表明,这种方法运用到灌区地下水动态预测中是切实可行的。 |
| 关 键 词： | 地下水动态 洛惠渠灌区 支持向量机 函数拟合 |
| 收稿时间： | 2011-09-11 |
| 修稿时间： | 2011-12-20 |
Application of Support Vector Machines Function Fitting in Groundwater Dynamic Prediction |
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| ZHANG Xi,WANG Ya-ping,LI Zhan-bin and YU Guo-qiang. Application of Support Vector Machines Function Fitting in Groundwater Dynamic Prediction[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2012, 32(5): 277-280 | |
| Authors: | ZHANG Xi WANG Ya-ping LI Zhan-bin YU Guo-qiang |
| Affiliation: | 1.Shaanxi Provincial Academy of Environmental Science,Xi′an,Shaanxi 710061,China; 2.Key Laboratory of Northwest Water Resources and Environment Ecology of the MOE,Xi′an University of Technology,Xi′an,Shaanxi 710048,China;3.State Key Laboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on the Loess Plateau,Institute of Soil and Water Conservation,Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources, Yangling,Shaanxi 712100,China;4.Xi′an Institute of Geology and Mineral Resources,CGS,Xi′an,Shaanxi 710054,China) |
| Abstract: | To investigate groundwater dynamic in the Luohuiqu irrigation district of Shaanxi Province, different research methods for groundwater dynamic are comprehensively analyzed. The method of support vector machines (SVM) is proposed for predicting groundwater dynamic and building predicting model and two computer programs are compiled using MATLAB. Practical effectiveness of the theory of the SVM for groundwater dynamic prediction is discussed based on the irrigation data measured for many years. Results show that the SVM regression model can well express the complicated coupling relationship of groundwater dynamics. Therefore, the application of this method to the prediction in the irrigation district is feasible and practical. |
| Keywords: | groundwater dynamic Luohuiqu irrigation district support vector machines function fitting |
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