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胡昌军 《水资源与水工程学报》2013,24(4):210-216
基于交叉验证支持向量机(CV-SVM)原理及方法,构建以相空间重构理论与支持向量机相结合的径流时间序列模拟模型。针对相空间重构中确定延迟时间τ和嵌入维数m的方法众多,且各方法确定结果不尽相同等缺点,本文采用试凑的方法,在延迟时间τ和嵌入维数m取值范围为2~10内依次构建81个基于相空间重构理论的CV-SVM月径流模拟模型,以南利河董湖站月径流模拟为例进行分析,确定最佳延迟时间τ和嵌入维数m,并与自相关函数法等相关延迟时间τ和嵌入维数m的确定方法确定结果进行比较,旨在探寻延迟时间τ和嵌入维数m对月径流模拟精度的影响及其规律,为基于时间序列的水文模拟及预测预报提供方法和参考。 相似文献
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电能扰动的分类需要信号特性提取和分类器构造2个阶段,文中采用相空间重构和支持向量机的组合,提出了一种全新的电能扰动信号的分类方法。首先利用相空间重构方法构造扰动信号轨迹,通过编码获得二进制轨迹图像。针对该图像定义了4类具有区别性的指标,以表征不同扰动类型的特性。然后将特性指标作为支持向量机分类器的输入矢量,实现自动分类识别。算例表明该方法计算量少,正确率高,所需训练样本少,可以有效分类识别电压暂降、电压瞬升、电压中断、脉冲振荡、谐波、闪变等6种电能扰动。 相似文献
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将相空间重构理论引入月径流模拟中,利用C-C算法进行相空间重构,将一维径流时间序列拓展为多维,基于交叉验证支持向量机(CV-SVM)原理及方法,构建以相空间重构理论与支持向量机相结合的径流时间序列模拟模型,并构建传统BP、双隐层BP及GA-BP径流时间序列模拟模型作为对比模型,以盘龙河龙潭寨月径流时间序列为例进行分析。结果显示:基于相空间重构理论的CV-SVM模拟模型能较好地处理复杂的径流序列,在长达200个月的测试样本模拟中,平均相对误差e MRE、最大相对误差e MaxRE分别为0.571 7%,5.526 7%,决定系数DC和合格率QR分别为0.999 9和100%。表明该模型具有较高的泛化能力和模拟精度,模拟效果明显优于传统BP、双隐层BP模型,甚至优于GA-BP模型;表明研究建立的基于相空间重构理论的CV-SVM模型用于径流模拟是合理可行的,可为径流模拟提供方法和参考。 相似文献
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支持向量机中核函数的选择对大坝监控模型预测精度具有较大影响。基于支持向量机结构风险最小化以及小波框架理论,提出用小波核函数代替高斯径向基核函数(RBF),并采用粒子群算法对支持向量机的参数进行寻优,得到一种新的大坝变形预测模型。针对某实际工程,基于监测数据,将该模型与采用RBF核函数的支持向量机模型以及统计回归模型做对比,结果显示采用小波核函数的支持向量机模型模拟精度更高,泛化能力更强。 相似文献
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常规大坝安全监控统计模型未能分别针对监测序列值内系统信号和随机信号特点进行模拟,故预报精度存在一定的提升空间。基于小波分解技术,利用监测序列值信号频率特征分离出系统信号与随机信号,并结合逐步回归与支持向量机(SVM)对不同信号的处理优势,在引入网格寻优与交叉验证确定SVM敏感参数的基础上,提出了一种基于多元统计结合小波分解和支持向量机的大坝位移监控模型,同时编制了其相应的计算程序。工程算例表明,该模型较常规模型能够同时考虑监测序列中的系统信号和随机信号,并且具有较强的模型寻优能力和更高的预报精度,从而验证了所建模型的有效性,该方法亦可推广应用于高边坡及大坝其他预警指标的监控。 相似文献
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本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神经网络的混沌理论对两种时间序列进行预测,最后通过小波重构得到预测值。实例分析表明,本模型能够克服监测序列中的噪声干扰,反映大坝监测序列的多尺度特性,对监测数据的预测精度较高,可应用于实际工程。 相似文献
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支持向量机的混沌序列预测模型及在径流中应用 总被引:2,自引:0,他引:2
混沌和支持向量机理论为研究复杂多变的非线性水文时间序列开辟了新的途径。给出了应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性的预测建模的思路、特点及关键参数的选取。根据重构相空间理论对月径流过程进行相空间的重构,探讨了支持向量机混沌时间序列非线性预测模型在月径流预测中的应用,在支持向量机建模过程中引入了经向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文数据序列,且有较好的预测精度。 相似文献
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基于PSO-SVM的大坝渗流监测时间序列非线性预报模型 总被引:11,自引:2,他引:11
大坝渗流监测分析是大坝安全监控的重要内容,预测分析的难点之一在于渗流监测数据往往具有复杂的非线性特点。本文充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数,通过该模型对非线性监测数据进行拟合,建立了基于PSO_SVM的大坝渗流监测的时间序列非线性预报模型。本模型应用于隔河岩水电站的坝基渗流量的预测,计算结果与实际监测值吻合良好。 相似文献