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将最小二乘支持向量机(LSSVM)回归方法用于短期用水量的预测,对传统参数选择方法进行改进,提出通过分层交叉验证来确定最优参数,构建短期(日)用水量等维信息一步预测模型。将试验结果与季节性指数平滑法进行了比较分析,表明了该方法用于短期用水量预测的可行性和有效性。
基于最小二乘支持向量回归的短期用水量预测
【摘 要】
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将最小二乘支持向量机(LSSVM)回归方法用于短期用水量的预测,对传统参数选择方法进行改进,提出通过分层交叉验证来确定最优参数,构建短期(日)用水量等维信息一步预测模型。将
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院
【出 处】
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给水排水
【发表日期】
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2008年S1期
【基金项目】
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国家自然科学基金(50778009)
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