|
|||||
|
|
| 基于SDCS-SVM的大坝安全监测模型 | |
| 引用本文： | 屠立峰,包腾飞,唐琪,赵斌.基于SDCS-SVM的大坝安全监测模型[J].三峡大学学报(自然科学版),2015(2):6-9. |
| 作者姓名： | 屠立峰 包腾飞 唐琪 赵斌 |
| 作者单位： | 河海大学水利水电学院;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心;南京南瑞集团公司国际公司 |
| 摘 要： | 惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机(SVM)回归模型的拟合和预测精度至关重要.为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,利用基于最速下降法的混合布谷鸟搜索算法(SDCS)进行SVM参数的优选,提出了SDCS-SVM模型并运用于大坝的安全监测.通过实例验证分析表明,与多元回归模型相比,SDCS-SVM模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高. |
| 关 键 词： | 最速下降法 布谷鸟搜索算法 支持向量机 监测模型 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |