基于支持向量回归机模型的地下水位动态模拟

摘要

研究地下水位动态变化,对于正确评价和合理利用地下水资源、防止土壤盐碱化及保护生态环境具有重要意义。为探讨不同核函数支持向量回归机对地下水位预测的效果,分别采用多元回归、BP神经网络及3种不同核函数SVR建立地下水位预测模型并进行对比分析。结果表明,RBF核函数SVR预测结果平均相对误差为0.85%,均方根误差为0.004,精度最高;Sigmoid核函数SVR预测结果对应误差分别为1.58%及0.006,精度次之;多项式核函数SVR预测结果对应误差分别为3.72%及0.016,精度与BP神经网络模型大致相同,但高于多元回归模型。在现有3种常用核函数SVR地下水位预测模型中,基于RBF核函数SVR模型预测能力最强,其次是Sigmoid核函数;而多项式核函数则效果最差。