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河湖生态环境需水;目?录;基本概念解析;;生态需水类型划分;核心价值与意义;影响因素分析;;;生态系统变化;需求评估方法;LS-SVM模型预测精度最高:在需水量预测中,LS-SVM模型的预测精度达到92.5%,显著高于BP神经网络(89.3%)和多元回归模型(85.7%)。
BP神经网络拟合精度最优:虽然BP神经网络的预测精度略低于LS-SVM,但其拟合精度在训练样本中表现最佳,适合数据量充足时的场景。
多元回归模型表现稳定:多元回归模型的预测精度为85.7%,虽不及前两者,但在数据量较少时仍能提供稳定的预测结果。
LS-SVM适合小样本预测:LS-SVM模型在小样本情况下仍保持高预
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