【摘 要】
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针对社会经济因素和气象因素对城市日用水量需求的复杂非线性影响以及这种影响的动态变化特性，提出一种基于等维新息的支持向量回归（SVR）预测建模方法并用于城市日用水量需求预
【基金项目】
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国家自然学基金资助项目（50078048）.
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针对社会经济因素和气象因素对城市日用水量需求的复杂非线性影响以及这种影响的动态变化特性，提出一种基于等维新息的支持向量回归（SVR）预测建模方法并用于城市日用水量需求预测．鉴于传统留一交叉验证法确定SVR模型参数时，存在样本分组数过少及容易出现预测误差评价失真等问题，采用测试集的等维新息SVR模型预测结果，提出了一种基于等维样本集的概率统计参数确定方法．实例分析表明：SVR模型的引入及新的参数确定方法的提出有利于提高城市日用水量需求预测精度．
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