【摘 要】
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针对采用传统的时间序列等方法模拟入库径流量精度不高的问题,基于最小二乘向量机(LS-SVM)与径向基神经网络(RBF)的相似性结构,利用最小二乘向量机优化径向基神经网络结构,构
【机 构】
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秦皇岛市引青管理局,东北大学秦皇岛分校控制工程学院,东北大学秦皇岛分校资源与材料学院,
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针对采用传统的时间序列等方法模拟入库径流量精度不高的问题,基于最小二乘向量机(LS-SVM)与径向基神经网络(RBF)的相似性结构,利用最小二乘向量机优化径向基神经网络结构,构建了LS-SVM-RBF网络模型,模拟研究了洋河水库入库径流量的变化趋势,并选取BP网络模型和RBF网络模型作为对比模型,以决定系数、合格率、平均相对误差、最大相对误差、均方根绝对误差5个统计学参量作为模型性能评价指标。结果表明,LS-SVM-RBF模型的泛化能力与精度较BP网络模型和RBF网络模型均有较大提高,其决定系数和合格率均为最高,而平均相对误差、最大相对误差、均方根绝对误差三个指标均为最低,检验结果与训练效果相吻合,可见LS-SVM-RBF网络模型误差最小,且具有较高的可靠性。
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