基于EMD的SVM支持向量机模型在朝阳旱灾预测中的应用
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S423

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Application of Support Vector Machine model based on EMD in drought forecast of Chaoyang city
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    摘要:

    为提高旱灾预测精度,本文运用EMD(经验模态分解法)与SVM(支持向量机)的组合模型对朝阳地区51a(1968-2018)旱灾情况进行预测研究,利用不同模型的独特优势,提高旱灾的预测精度,从而降低单一旱灾预测模型存在的弊端。结果表明:基于EMD的SVM支持向量机模型在朝阳旱灾预测中的应用取得了较好的预测精度,预测值均方误差(MSE)为0.000 5,决定系数(R2)为0.992,均优于SVM支持向量机预测模型的结果,将该模型应用在朝阳地区旱灾预测中具有一定的可行性。

    Abstract:

    In order to improve the precision of drought prediction,this paper uses the EMD and SVM to forecast the drought situation of 51a(1968~2018)in Chaoyang area,making use of the unique advantages of different models,the forecast precision of drought disaster is improved and the disadvantage of single drought disaster forecast model is reduced.The results show that the application of SVM model based on EMD in the prediction of Chaoyang drought disaster has high precision with the mean square error(MSE)of 0.0005 and the decision coefficient(R2)of 0.992,which are better than those of SVM,and the model applied to drought prediction in Chaoyang area is feasible.

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于 洋.基于EMD的SVM支持向量机模型在朝阳旱灾预测中的应用[J].江西水利科技,2022,(5):

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  • 在线发布日期: 2022-11-28
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