【摘 要】
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水文时间序列预测对于水文水利决策有着重要的意义。鉴于水文时间序列的复杂性,提出了一种水文时间序列的混合核PSO-KELM预测模型：将极限学习机（extreme learning machine,ELM）
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51279219）, 重庆市教委科学技术研究项目（KJ1601005）
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水文时间序列预测对于水文水利决策有着重要的意义。鉴于水文时间序列的复杂性,提出了一种水文时间序列的混合核PSO-KELM预测模型：将极限学习机（extreme learning machine,ELM）模型应用于水文时序预测研究,基于多核学习思想,构造由径向基核函数和多项式核函数加权构成的混合核函数,其综合了径向基核函数和多项式核函数的优点,并通过粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）对模型的参数进行寻优,避免了人工操作造成的繁琐性和主观性。兰州站年径流量和金沟河流域
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