Streamflow forecasting using least-squares support vector machines
This paper investigates the ability of a least-squares support vector machine (LSSVM) model to improve the accuracy of streamflow forecasting. Cross-validation and grid-search methods are used to automatically determine the LSSVM parameters in the forecasting process. To assess the effectiveness of...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Shabri, Ani, Suhartono, Suhartono |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
Taylor & Francis
2012
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/33550/1/AniShabri2012_StreamflowForecastingusingLeastSquares.pdf http://eprints.utm.my/id/eprint/33550/ http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2012.714468 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Time series forecasting using least square support vector machine for Canadian Lynx data
بواسطة: Shabri, Ani, وآخرون
منشور في: (2014) -
Empirical mode decomposition-least squares support vector machine based for water demand forecasting
بواسطة: Shabri, Ani, وآخرون
منشور في: (2015) -
Fishery landing forecasting using EMD-based least square support vector machine models
بواسطة: Shabri, Ani
منشور في: (2015) -
Time series forecasting using wavelet-least squares support vector machines and wavelet regression models for monthly stream flow data
بواسطة: Muhammed Pandhiani, Siraj, وآخرون
منشور في: (2013) -
Hybridizing GMDH and least squares SVM support vector machine for forecasting tourism demand
بواسطة: Samsudin, Ruhaidah, وآخرون
منشور في: (2010)