近年來(lái),珠江三角洲磨刀門(mén)水道咸潮頻發(fā),嚴(yán)重威脅周邊地區(qū)的供水安全。分別應(yīng)用隨機(jī)森林算法（SVM）、支持向量機(jī)（SVM）以及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ENN）建立回歸模型,并應(yīng)用貝葉斯模型平均算法實(shí)現(xiàn)咸潮月尺度集成預(yù)測(cè)。研究結(jié)果顯示:（1）隨機(jī)森林、支持向量機(jī)以及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在小樣本集上表現(xiàn)出不同的不確定性特征;（2）貝葉斯模型平均能夠顯著提高模擬精度,納什效率系數(shù)（NSE）達(dá)到0.67,相比于3個(gè)子模型在測(cè)試集上分別提高了22%、24%、33%。 

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【文章目錄】：
1 研究方法
    1.1 隨機(jī)森林算法
    1.2 支持向量機(jī)算法
    1.3 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    1.4 貝葉斯模型平均算法
    1.5 主成分分析
    1.6 預(yù)報(bào)精度評(píng)價(jià)
2 模型應(yīng)用
    2.1 研究區(qū)域概況及預(yù)測(cè)因子選取
    2.2 研究數(shù)據(jù)
3 研究結(jié)果與討論
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3651384