安徽农业科学

2010, v.38;No.308(19) 10273-10275+10288

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农业灌溉用水量的LS-SVM预测模型研究
Forecasting Irrigation Water Requirement Based on Least Squares Support Vector Machine

谢芳;唐德善;

摘要(Abstract):

农业灌溉用水量预报是灌区制定水资源调度计划、合理高效分配水量的科学依据。针对灌溉用水量影响因素复杂非线性的特点,鉴于支持向量机算法的诸多优势,建立了基于最小二乘支持向量机的灌溉用水量预测模型,将该模型用于塔河流域T灌区灌溉用水量预测,并与人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有泛化能力强、误差小等特点。

关键词(KeyWords): 灌溉用水量;预测;最小二乘支持向量机

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 谢芳;唐德善;

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DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2010.19.078

参考文献(References):

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