基于集合经验模态分解和支持向量机的大坝变形预测方法

卢献健; 晏红波; 梁月吉

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基于集合经验模态分解和支持向量机的大坝变形预测方法

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受水位、温度等诸多因素共同影响,大坝变形具有随机性和非线性特征,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)的大坝变形预测算法.算法先对大坝位移序列进行集合经验模态分解,有效分离出隐含在时序中的非线性高频波动成分和低频趋势成分;其次根据各分量特点构造不同的SVM进行预测,最后叠加各分量预测值得到预测结果.与BP神经网络模型及传统支持向量机的对比结果表明,所提预测算法具有较强的自适应预测能力,预测精度较高.

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来源
《水力发电》 |2016年第2期|38-4159|共5页
作者
卢献健; 晏红波; 梁月吉;
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作者单位

桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;

广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;

桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;

广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;

桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TV698.11;
关键词
大坝变形预测; 集合经验模态分解; 支持向量机; 精度评定;

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