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支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础之上发展起来的,针对小样本数据的机器学习方法,其优良的推广性能引起众多研究者的重视并得到较好应用.本文阐述了SVM的基本原理及特性,提出了基于SVM的人均综合用水量预测方法.结果表明,基于SVM的人均综合用水量预测方法比BP神经网络法具有更高的预测精度.
基于支持向量机的人均综合用水量预测
【摘 要】
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支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础之上发展起来的,针对小样本数据的机器学习方法,其优良的推广性能引起众多研究者的重视并得到较好应用.本文阐述了SVM的基本原理及特性,
【机 构】
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四川大学水电学院成都信息工程学院环境工程系
【出 处】
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中国环境科学学会2005年学术年会
【发表日期】
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2005年10期
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