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| 基于SVM理论的大坝变形监测模型改进方法研究 | |
| 引用本文： | 杜传阳,郑东健.基于SVM理论的大坝变形监测模型改进方法研究[J].三峡大学学报(自然科学版),2015(2):10-14. |
| 作者姓名： | 杜传阳 郑东健 |
| 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;河海大学水利水电学院 |
| 摘 要： | 分析与处理大坝变形监测资料对于大坝安全运行意义重大.支持向量机(SVM)能够有效解决高维数的非线性问题,并且具有良好的泛化能力.以SVM理论为基础,建立大坝变形监测模型,并在此基础上研究其改进方法.改进思路为充分利用马尔科夫链适用于原始监测数据波动大的优势,对其残差进行处理;同时考虑到核参数和惩罚因子的选择对SVM模型有很大影响,采用改进粒子群算法对其参数进行寻优.通过实例分析比较各种改进方法,结果表明,提出的对SVM模型的改进方法可以提高预测的泛化能力及精度. |
| 关 键 词： | 大坝变形监测模型 支持向量机 改进的粒子群优化算法 马尔科夫链 |
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