| 基于遗传算法的LIBSVM模型大坝扬压力预测研究 |
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| 引用本文： | 刘天祥,包腾飞,宋锦焘,沈寿亮,梁睿斌,姜彦作. 基于遗传算法的LIBSVM模型大坝扬压力预测研究[J]. 三峡大学学报(自然科学版), 2013, 0(6): 24-28 |
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| 作者姓名： | 刘天祥 包腾飞 宋锦焘 沈寿亮 梁睿斌 姜彦作 |
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| 作者单位： | 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51139001）;新世纪优秀人才支持计划资助（NCET-11-0628）;高等学校博士学科点专项科研基金（20120094110005）;中央高校基本科研业务费项目（2012B07214） |
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| 摘 要： | 支持向量机（SVM）模型的核心问题是惩罚因子c和核函数参数g的选取.通常支持向量机库工具箱（LIBSVM）采用传统网格搜索算法进行参数寻优,只能得到交叉验证意义下的全局最优解,在更大范围内进行参数寻优比较费时,且效率较低,针对这一问题,提出了基于遗传算法的启发式寻优,以交叉验证（CV）意义下的准确率为适应度,通过一系列的选择交叉变异操作,得到最优的c和g,将优化后的SVM模型应用于大坝扬压力的预测.通过某大坝扬压力监测的实例应用,将遗传算法优化的LIBSVM与传统的LIBSVM预测相对比,预测效果更好,精度更高.
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| 关 键 词： | LIBSVM 遗传算法 坝基扬压力 预测 |
Study of LIBSVM Model Based on GA Optimization in Uplift Pressure Forecasting of Dam |
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