發(fā)布時間：2018-11-13 08:25

【摘要】：【目的】針對土石壩壩體沉降存在多變量、強(qiáng)耦合、強(qiáng)干擾的復(fù)雜問題,建立基于KPCA-RVM的土石壩沉降預(yù)測模型。【方法】利用核主元分析(KPCA)對輸入向量進(jìn)行降維處理,以減少因子個數(shù),隨后利用相關(guān)向量機(jī)(RVM)模型對土石壩沉降進(jìn)行預(yù)測,并以平均相對誤差為指標(biāo)對預(yù)測精度進(jìn)行評價。【結(jié)果】實(shí)例應(yīng)用表明,KPCA-RVM模型將輸入向量由14個降低到7個,預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差僅為0.9%,預(yù)測效果得到明顯提升�！窘Y(jié)論】利用KPCARVM模型對土石壩進(jìn)行沉降預(yù)測,不僅可以減少輸入向量個數(shù),而且可以提高預(yù)測精度,可在實(shí)際工程中推廣應(yīng)用。
[Abstract]:[objective] in view of the complex problems of multi-variable, strong coupling and strong interference in settlement of earth-rock dam, a prediction model of earth and rock dam settlement based on KPCA-RVM is established. [methods] the input vector is reduced by using kernel principal component analysis (KPCA). In order to reduce the number of factors, the settlement of earth-rock dam is predicted by correlation vector machine (RVM) model, and the prediction accuracy is evaluated by the average relative error. The KPCA-RVM model reduces the input vector from 14 to 7, and the average relative error of the prediction results is only 0.9.The prediction effect is obviously improved. [conclusion] the settlement prediction of earth-rock dams is carried out by using KPCARVM model. It can not only reduce the number of input vectors, but also improve the accuracy of prediction.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地;甘肅大唐碧口水力發(fā)電廠;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51409205) 陜西省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2013KCT-15) 博士后自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015M572656XB) 水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金項(xiàng)目(2014491011) 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院青年科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2016ZZKT-14)
【分類號】：TV641;TV698.1

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本文編號：2328552