【摘 要】
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为提高径流预测模型的准确性与稳定性,对KPCA-PSO-SVM的径流预测方法进行了研究。在分析径流影响因素的基础上,利用核主成分分析（KPCA）法对径流影响因子进行非线性特征提取,获
【机 构】
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长江水利委员会水政与安监局,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,军事经济学院基础部
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为提高径流预测模型的准确性与稳定性,对KPCA-PSO-SVM的径流预测方法进行了研究。在分析径流影响因素的基础上,利用核主成分分析（KPCA）法对径流影响因子进行非线性特征提取,获得主成分作为支持向量机（SVM）的输入变量,建立了径流预测SVM模型,其中模型参数通过粒子群算法（PSO）进行优化。模型建立后,以新疆伊犁河雅马渡站中长期径流预测为例进行分析。预测分析结果表明,在拟合和检验阶段模型的平均相对误差分别为0.77%和7.64%,与其他预测模型比较,基于KPCA-PSO-SVM方法建立的径流预测模型
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