【摘 要】
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本文针对神经网络存在结构较难确定,训练易陷入局部最优以及容易过学习等问题,提出将改进最小二乘支持向量机用于预测水电站来水量。实例分析表明,与基于BP网络的时用水量模
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本文针对神经网络存在结构较难确定,训练易陷入局部最优以及容易过学习等问题,提出将改进最小二乘支持向量机用于预测水电站来水量。实例分析表明,与基于BP网络的时用水量模型相比,基于改进最小二乘支持向量机的水电站来水量动态变化模型具有更强的预测能力。
In this paper, aiming at the problems that the structure of neural network is difficult to determine, the training is easy to fall into the local optimum and easy to learn, the improved least square support vector machine is proposed to predict the hydropower station water. The case study shows that compared with the time-based water consumption model based on BP network, the model based on improved least squares support vector machine has better prediction ability.
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