支持向量机在水文预报与水资源分配优化中的应用

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中图分类号：TV213.4 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2026）07-0169-04

全球气候变化和人类影响，导致水文过程的不确定性越来越大，传统统计模型对水文预报及水资源调度的适用性越来越差。支持向量机（SVM）是一种有效的基于结构风险最小化的学习方法，在处理非线性、高维和小样本问题方面有非常明显的优势，非常适合应用于水文复杂的建模和预报，且近期内一些学者在降雨径流预报、水位流量预报等领域都取得了良好的预报精度并可用于水资源优化调度的预判性研究，其精度较高，非常值得探讨。（剩余5604字）