【摘 要】
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鉴于降雨量受众多因素的影响和具有复杂的非线性特点,提出将最小二乘支持向量机用于预测降雨量。最小二乘支持向量机（LSSVM）基于结构风险最小化,能够较好地协调经验风险最小化
【基金项目】
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河北省水利厅科研资助项目(2005-39)
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鉴于降雨量受众多因素的影响和具有复杂的非线性特点,提出将最小二乘支持向量机用于预测降雨量。最小二乘支持向量机（LSSVM）基于结构风险最小化,能够较好地协调经验风险最小化和学习机器VC维之间的关系,并且LSSVM在支持向量机（SVM）的基础上,通过将价值函数改为最小二乘价值函数,以及用等式约束代替不等式约束,将求解的二次规划问题转化线性方程组求解,采用径向基核函数,得到LSSVM模型的待定参数比标准支持向量机少,仅为2个。在Matlab环境下建立了最小二乘支持向量机的降雨预测模型。经实例验证,该模型收敛速
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