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...

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書誌詳細
主要な著者: Shabri, Ani, Suhartono, Suhartono
フォーマット: 論文
言語:English
出版事項: Taylor & Francis 2012
主題:
オンライン・アクセス: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
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