本文關(guān)鍵詞：基于小波核函數(shù)和支持向量機(jī)的大壩變形預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 小波分析 支持向量機(jī) 核函數(shù) 粒子群算法 預(yù)測模型

【摘要】：支持向量機(jī)中核函數(shù)的選擇對大壩監(jiān)控模型預(yù)測精度具有較大影響�；谥С窒蛄繖C(jī)結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化以及小波框架理論,提出用小波核函數(shù)代替高斯徑向基核函數(shù)(RBF),并采用粒子群算法對支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),得到一種新的大壩變形預(yù)測模型。針對某實(shí)際工程,基于監(jiān)測數(shù)據(jù),將該模型與采用RBF核函數(shù)的支持向量機(jī)模型以及統(tǒng)計(jì)回歸模型做對比,結(jié)果顯示采用小波核函數(shù)的支持向量機(jī)模型模擬精度更高,泛化能力更強(qiáng)。
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河海大學(xué)水利水電學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波分析 支持向量機(jī) 核函數(shù) 粒子群算法 預(yù)測模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51579083,51479054,51139001,41323001) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助課題(20130094110010)
【分類號】：TV698.11
【正文快照】： 1研究背景根據(jù)大壩原型監(jiān)測資料,建立大壩服役性態(tài)的預(yù)測模型,是大壩安全監(jiān)控的重要內(nèi)容[1]。目前主要的預(yù)測模型有:逐步回歸分析模型、卡爾曼濾波模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)等。逐步回歸模型比較簡單方便,但預(yù)測精度不高;卡爾曼濾波模型預(yù)測精度高,但算法較復(fù)雜;神經(jīng)網(wǎng)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1007843