基于支持向量回归机的需水量预测模型

摘要

本文基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机的方法，研究了生活需水量预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上，通过对上海市生活需水时间序列进行预测，并与人工神经网络、线性回归分析进行了对比，发现该方法能获得最小的训练相对误差和测试相对误差。