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| RS-SVM模型在大坝安全监控中的应用 | |
| 作者单位： | ;1.安徽省水利部淮委水利科学研究院;2.河海大学水利水电学院;3.安徽省建筑工程质量监督检测站 |
| 摘 要： | 将粗集理论与支持向量机结合起来,研究了针对大坝安全监测数据序列中出现小样本、短序列、不确定等情况时的监控模型,利用粗集理论中的知识约简,引入属性重要度概念,对输入数据预处理,简化大坝工作性态影响因素和效应量之间的映射关系,实现了支持向量机模型输入的优化设计,使模型更能体现大坝的工作机制。以某混凝土大坝为例,分别采用统计模型、BP神经网络模型、标准SVM模型以及RS-SVM模型进行建模分析,对比验证了RS-SVM模型方法的可行性。 |
| 关 键 词： | 大坝安全 支持向量机 粗集理论 监控模型 |
Application of RS-SVM Model in Dam Safety Monitoring |
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