云南清水江革雷站CV-SVR年径流预测模型的精度比较

该论文标题为《回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用》,发表于2014年4月的《水资源与水工程学报》第25卷第2期。作者魏胜，是一位专注于水文水资源、水文缆道设计以及水文工程建设施工管理的工程师。研究的核心内容是针对云南省清水江革雷站的年径流预测问题，采用了回归支持向量机（Regression Support Vector Machine, RSVM）模型，并通过交叉验证（Cross-validation, CV）方法优化模型参数。 论文首先介绍了使用SPSS软件来选取影响年径流的关键因素，这些因素构成了输入向量。然后，通过CV技术寻找支持向量机的惩罚因子C和核函数参数g，目的是提高模型的预测性能。在研究过程中，CV-SVR模型被构建出来，与遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与BP神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）的传统BP模型进行了对比。 实验结果显示，CV-SVR模型在预测后15年的年径流时，其平均相对误差绝对值为3.4596%，最大相对误差绝对值为9.3035%，这表明该模型在预测精度和泛化能力上优于传统的GA-BP和BP模型。这一发现证实了CV方法的有效性，它能够有效地寻找到最优的SVR参数，从而提升模型的预测效果。 回归支持向量机模型因其高预测精度、较强的泛化能力和算法稳定性而受到重视。关键词包括回归支持向量机、交叉验证、BP神经网络和遗传算法，这些都是论文的重要技术支撑和讨论焦点。该研究不仅提供了实用的预测工具，也为后续类似地区的水资源管理和水利工程设计提供了参考依据。