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基于ν-支持向量机的时用水量预测模型 被引量：7
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作者 陈磊 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 2009年第4期543-548,共6页
为解决BP神经网络结构较难确定以及过学习的问题,在对时用水量序列进行相关分析的基础上,建立了基于ν-支持向量机(ν-SVM)的时用水量预测模型.ν-SVM算法通过引入参数ν代替传统支持向量机算法的不敏感系数ε,有效地控制支持向量个数.... 为解决BP神经网络结构较难确定以及过学习的问题,在对时用水量序列进行相关分析的基础上,建立了基于ν-支持向量机(ν-SVM)的时用水量预测模型.ν-SVM算法通过引入参数ν代替传统支持向量机算法的不敏感系数ε,有效地控制支持向量个数.实例分析结果表明,与基于BP网络的预测模型和基于传统SVM的预测模型相比,基于ν-SVM的时用水量预测模型建模速度更快,预测精度更高. 展开更多
关键词 ν-支持向量机 相关分析 BP神经网络 供水系统 时用水量预测
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