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文档摘要

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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