基于天气预报的参考作物腾发量LS-SVM预测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张展羽

作者： 张展羽;王声锋;段爱旺;王斌

作者机构：

关键词： 天气预报;参考作物腾发量;最小二乘支持向量机;预测模型

期刊名称： 水科学进展

ISSN： 1001-6791

年卷期： 2010 年 21 卷 01 期

页码： 65-70

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,建立了基于天气预报的参考作物腾发量(ET0)的预测模型。对广利灌区1997~2006年逐日气象信息中的天气类型和风速等级进行量化后,以不同天气预报信息作为输入量,建立10种验证方案,对2007年的逐日ET0进行预测。经验证,方案1~方案7精度均令人满意,其中方案1精度最高。方案1的输入量为气温、天气类型、风速等级3项的预测值,该方案的模型预测值与计算值的统计参数分别为:均方根偏差ERMS为0.5182 mm,相对偏差ER为0.1878,决定系数R2为0.864 8,认同系数IA为0.966 9,回归系数RC为0.9867;方案7精度亦较好,且以上指标统计参数依次为0.6576 mm、0.2332、0.986 6、0.774 7及0.986 6,该方案输入量只有气温项,实用性很强。

分类号： S161.4

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