基于遗传支持向量机的时用水量预测模型
陈磊
浙江工业大学,建筑工程学院,杭州,310014
摘要：针对传统支持向量机采用交叉验证确定参数耗时较长的不足,提出了基于遗传支持向量机的时用水量预测模型.根据时用水量序列的相关性,确定预测模型的输入参数;利用自适应遗传算法优化支持向量机的参数,建立了时用水量预测模型.实例分析结果表明,与基于传统支持向量机的预测模型相比,基于遗传支持向量机的时用水量预测模型建模速度更快,预测精度更高.验证了所提出模型的合理性和有效性.
关键词：遗传算法支持向量机供水系统时用水量自相关回归估计建模优化
分类号：TU991.33(市政工程)
资助基金：国家自然科学基金(50878108)浙江省教育厅科研资助项目(20070194)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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