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论文研究-基于混合核函数SVM水文时序模型及其应用.pdf, 核函数的选取与构造是SVM应用的关键所在. 传统SVM在水文时序分析方面的应用多是默认选取单一径向基核函数而忽略了核函数嘚选择对模型精度和预测结果的影响. 本文基于Mercer核理论,将多项式核与径向基核进行线性组合构造出混合 核函数,并植入SVM中对水文时序建立自回归预测模型. 基于武山站和南河川站的月径流预测结果表明,预测序列的相对误差及 均方误差明显优于任一单一核函数. 这是由于混匼核函数能够更好地适应并处理复杂的水文时序变化因此提高了预测精度. 该研究为利用SVM解决复杂多变的非线性水文时序提供了新的探索模式.