Arid
基于聚类的支持向量机在洪水预报中的应用
其他题名Application of Support Vector Machine Based on Clustering in Flood Forecast
胡彩虹; 王艳菊; 吴泽宁
来源期刊郑州大学学报. 工学版
ISSN1671-6833
出版年2009
卷号30期号:4页码:123-127
中文摘要半干旱地区的特殊特点使其径流模拟计算难度增大,且难以获得较详细的资料,因而洪水预报难度大,尤其是洪峰流量的预报.若应用所有样本进行模型参数确定并预报,不能完全反映洪水的不同特性.因此采用了基于聚类分析的支持向量机模型,以半干旱半湿润地区的岚河流域为例,进行了模拟检验,结果表明,效率系数大部分达到85%以上,平均相对误差绝对值多数都小于1.5%.另外洪峰流量相对误差绝对值均在15%以内,特别洪峰流量较大的几场洪水,相对误差小于1%.洪峰流量和峰现时差合格率均达100%.
英文摘要The difficulty of the runoff simulation has been increased due to the specificity of the semi-arid region,which is still a hot and difficult topic in current study. The detailed information is hard to obtain because of the complicated process of the runoff, so it is difficult to forecast flood, especially the flood peak forecast.The different characteristics of flood can not be reflected completely if all samples were used to calibrate the parameter of the model. Thus the support vector machine method based on clustering is used. And the Lan River basin in the semi-arid region is taken as an example to be simulated and tested. The results have shown that most efficient coefficient is beyond 85% , and the modulus of the relatively average error is mostly less than 1.5%. Additionally, the peak flow modulus of the relatively average error is less than 15% , particularly in the flood of large peak flow, the relatively average error is less than 1%. The qualification rate of the peak flow and the peak time difference is 100%.
中文关键词系统聚类 ; 支持向量机 ; 洪水预报
英文关键词system clustering support vector machine flood forecasting
类型Article
语种中文
国家中国
收录类别CSCD
WOS类目Engineering
WOS研究方向Engineering
CSCD记录号CSCD:3879545
资源类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/224445
作者单位胡彩虹, 郑州大学水利与环境学院, 郑州, 河南 450001, 中国.; 王艳菊, 郑州大学水利与环境学院, 郑州, 河南 450001, 中国.; 吴泽宁, 郑州大学水利与环境学院, 郑州, 河南 450001, 中国.
推荐引用方式
GB/T 7714
胡彩虹,王艳菊,吴泽宁. 基于聚类的支持向量机在洪水预报中的应用[J],2009,30(4):123-127.
APA 胡彩虹,王艳菊,&吴泽宁.(2009).基于聚类的支持向量机在洪水预报中的应用.郑州大学学报. 工学版,30(4),123-127.
MLA 胡彩虹,et al."基于聚类的支持向量机在洪水预报中的应用".郑州大学学报. 工学版 30.4(2009):123-127.
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