支持向量机在河套地区地下水矿化度预测中的应用
wf（2019）
摘要
为研究内蒙古河套地区义长灌域年均地下水矿化度变化规律,选取灌域年蒸发量、引水量和年均地下水埋深作为影响因子,建立基于支持向量机的灌域年均地下水矿化度预测模型,并与多元回归预测模型和BP神经网络预测模型进行对比分析.结果表明:多元回归预测模型预测精度较差,BP神经网络预测模型较多元回归预测模型精度有较大提高,但支持向量机预测模型对灌域年均地下水矿化度的预测效果最好,其决定系数达到0.81,平均误差仅为0.15 g/L.由此可见,支持向量机方法在灌域年均矿化度预测研究中切实可行,为灌域地下水研究和生态环境改善提供新思路.
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