【摘 要】
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将支持向量机(SVM)法与遗传算法(GA)相结合,建立了基于GA-SVM的水库叶绿素a浓度非线性时间序列的短期预测模型.在建模过程中,采用遗传算法优化支持向量机的模型参数,同时利用
【机 构】
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武汉大学水利水电学院,三峡大学化学与生命科学学院,三峡大学土木水电学院
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将支持向量机(SVM)法与遗传算法(GA)相结合,建立了基于GA-SVM的水库叶绿素a浓度非线性时间序列的短期预测模型.在建模过程中,采用遗传算法优化支持向量机的模型参数,同时利用相空间重构方法计算出时间序列的时间延迟和嵌入维数,确定出支持向量机的输入向量.最后将该模型用于对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测.预测精度比单纯用人工神经网络方法有较大提高.
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