【摘 要】
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针对径流时间序列固有的非线性和随机性特点,提出基于灰色关联分析的模糊支持向量机预报方法。该方法在传统支持向量机任意逼近的非线性映射能力上,引入模糊隶属函数来考虑气
【机 构】
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华中科技大学水电与数字化工程学院,中国长江三峡集团三峡梯调中心
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针对径流时间序列固有的非线性和随机性特点,提出基于灰色关联分析的模糊支持向量机预报方法。该方法在传统支持向量机任意逼近的非线性映射能力上,引入模糊隶属函数来考虑气候和流域下垫面条件变化下不同时期径流样本对预报结果的影响。预报因子选取是中长期径流预报的一大难点,考虑到相关系数法只能衡量因子间线性相关程度的不足,本文采用灰色关联分析来量化预报因子与预报对象的关联程度,并按关联度大小从众多的相关因子中挑选出对径流过程影响显著的预报因子。将该方法应用于金沙江上游控制站石鼓站的月径流预报中,与GRNN神经网络模型和A-FSVM模型的预报结果比较表明,该方法能提高径流中长期预报的精度,是一种有效的径流时间序列预测模型。
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