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LS-SVM对城市用水量预测的探究

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发表于 2012-4-8 17:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
                                  
                                  
                                  

                    
                        
                      [摘要] 介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)的回归算法,给出了基于matlab的工具箱LS-SVMlab对城市用水量预测的算法步骤。选择高斯径向基核函数作为核函数,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)映射出城市用水量和人均综合用水量及用水人口间的非线性关系,从而建立出基于LS-SVM的,模型参数分别为的关于城市用水量的预测模型。与神经网络的预测结果相比较,该模型具有较高的预测精度和动态适应性。
  [关键词] LS-SVM;归一化人均综合用水量神经网络
  
  参考文献:
  [1] 邓乃扬,田英杰:数据挖掘中的新方法—支持向量机[M].北京:科学出版社,2004.
  [2] Cristianini N., Shawe-Taylor J.. An Introduction to Support Vector Machines[M]. Cambridge University Press, 2000.
  [3] 方瑞明:支持向量机理论及其应用分析[M].中国电力出版社,2007.
  [4] A.K.Suykens,J.Vandewalle. Least Squares Support Vector Machine Classifiers[J]. Neural Processing Letters, 1999, 9(3) :293~300.
  [5] 李晓东席升阳 潘立:基于最小二乘支持向量机的中国粮食产量预测模型研究[J].水土保持研究,2007, 14(6).
  [6] 杨维, 王恩德,陈畅:应用BP神经网络预测城市需水量的探析[J].资源调查与环境,2003,24(3).
   [7] 葛哲学孙志强著:神经网络理论与matlab R2007实现[M].电子工业出版社,2007.

                        
发表于 2012-4-27 21:35 | 显示全部楼层
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发表于 2012-7-29 10:14 | 显示全部楼层
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