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水资源时间序列混沌预测模型研究

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文中针对水资源要素的时间序列非线性预测难题,建立了基于相空间重构的时间序列混沌预测模型.通过将原始时间序列非线性映射到一个高维特征空间中进行相空间重构,获得预测模型所需要的输入向量和期望输出向量,选择统计学习理论中的SVM模型进行预测,经实证分析,本文模型比ANN模型和AR模型具有拟合效果好,预测精度高,泛化能力强等优点.

著录项

来源
《第九届中国水论坛》|2011年|324-329|共6页
会议地点兰州
作者
Huang Xianfeng; 黄显峰; Fang Guohua; 方国华; Shao Dongguo; 邵东国;
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作者单位

中国水利学会;

中国自然资源学会;

中国地理学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类水利资源的管理、保护与改造;人工智能理论;
关键词
水资源; 非线性预测; 时间序列; 支持向量机模型; 相空间重构;
入库时间 2022-08-17 11:13:34

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