| 基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测 |
| |
| 作者姓名： | 梁耀东 栾元重 刘方雨 纪赵磊 庄艳 |
| |
| 作者单位： | 山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266000;山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266000;山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266000;山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266000;山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266000 |
| |
| 基金项目： | 山东省2017年重点研发计划项目(编号:2017GSF220010)。 |
| |
| 摘 要： | 针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mer...
|
| 关 键 词： | 混合核函数 大坝变形预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 自适应粒子群算法 水平位移 |
| 收稿时间： | 2019-10-30 |
| 修稿时间： | 2020-09-17 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《科学技术与工程》下载免费的PDF全文 |
|
