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大坝变形是一个多因素影响下的非线性系统,具有显著的非线性、小样本和高维特点,这些变形特点导致构建精度和可靠性高的大坝变形预测模型难度较大.鉴于高斯过程(GP)学习算法能较好地解决小样本和高维数的非线性建模问题,提出基于异方差高斯过程(HGP)的大坝变形预测新模型.将HGP算法预测结果与BP神经网络(BP)、最小二乘支持... 相似文献
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