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分类号
杂志ISSN号
基于SVM理论的大坝变形监测模型改进方法研究
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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