以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取.利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别.在运用混沌时间序列的支持向量机模型对月径流预测的应用中,引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程.实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度.
混沌 相空间重构 水文时间序列 支持向量机 径向基核函数 径流预测