基于GCS-SVM的大坝变形监测非线性预警模型

屠立峰; 王慧; 顾微

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基于GCS-SVM的大坝变形监测非线性预警模型

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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,提出基于高斯扰动的混合布谷鸟搜索算法(GCS),用于SVM参数的优选,提出GCS-SVM模型用于大坝变形监测非线性预警。通过实例验证分析表明,与SVM模型相比,GCS-SVM模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高。

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来源
《中国农村水利水电》 |2015年第5期|114-116|共4页
作者
屠立峰; 王慧; 顾微;
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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;

河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水工建筑物的监测与原型观测;
关键词
高斯扰动; 布谷鸟搜索算法; 支持向量机; 预警模型;

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