文章目录
0 封面
1 摘要
实验对象:闽江河口
实验方法:采用BP神经网络、SVM支持向量机两种方法预测河口盐度
实验结果:(1)SVM支持向量机具有更好的泛化性能和适用性;(2)SVM支持向量机在高盐度预测方面优势较为明显;(3)在样本数量较小的情况下,SVM支持向量机的结果精度较好。
2 引言
什么什么的预测模型,大体都是分为物理模型和神经网络模型两类吧。。。
2.1 物理模型
参考文献看这两篇
2.2 数学模型
- 不考虑盐度变化过程的物理机制,只看盐度的数据变化。
3 研究区域与研究方法
4 BP神经网络介绍
5 SVM支持向量机介绍
6 评价指标
7 实验
7.1 输入部分
输入由6个数据组成,分别当天高潮位、前一天高潮位、前一天径流量、前两天径流量、前一天盐度、前两天盐度
输出是预测的当天盐度
由于量纲不同,数值差异较大,所以对这个6个数值做归一化处理。
7.2 模型构建