基于PSO-RVM-ARIMA的大坝变形预警模型

屠立峰; 包腾飞; 唐琪; 李月娇

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基于PSO-RVM-ARIMA的大坝变形预警模型

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为克服支持向量机对核函数需满足Mercer条件的不足,学者们将相关向量机RVM引入大坝安全监测模型。为进一步提高RVM模型的预测精度,首先通过粒子群算法PSO对RVM的核参数寻优,再利用ARIMA模型对PSO-RVM模型的拟合残差项进行预测修正,建立PSO-RVM-ARIMA模型。通过实例分析,PSO-RVM-ARIMA模型的预测精度和泛化能力较RVM模型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6期|112-115|共4页
作者
屠立峰; 包腾飞; 唐琪; 李月娇;
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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
粒子群算法; 相关向量机; ARIMA; 预警模型;

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