【摘 要】
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利用核主成分分析(KPCA)对输入数据进行非线性特征信息提取，并将提取的特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量，建立KPCA_SVM预测模型。以和田县的月蒸发量为例，对模
【机 构】
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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
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利用核主成分分析(KPCA)对输入数据进行非线性特征信息提取，并将提取的特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量，建立KPCA_SVM预测模型。以和田县的月蒸发量为例，对模型的预测效果进行检验。预测结果表明，KPCA_SVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型。与主成分分析(PCA)提取特征相比，KPCA特征提取效果更好。
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