基于遗传最小二乘支持向量机的初次给水管漏损时间预测模型
Journal of Zhejiang University of Technology(2021)
Abstract
为克服基于交叉验证的最小二乘支持向量机(LSSVM)建模耗时长的不足,采用全局寻优能力较强的自适应遗传算法(AGA)优化LSSVM的参数,建立了以覆土深度、管径、水压和道路等级为输入的基于AGA-LSSVM的初次给水管漏损时间预测模型.计算结果表明:与基于交叉验证的LSSVM模型相比,基于AGA-LSSVM模型的建模耗时更少,预测性能更强.
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