| SVM-RBFNN组合模型在某混凝土双曲拱坝变形监测中的应用 |
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| 引用本文： | 钱〓程,b,李连基b,周子东b.SVM-RBFNN组合模型在某混凝土双曲拱坝变形监测中的应用[J].水电能源科学,2015,33(12):93-95. |
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| 作者姓名： | 钱〓程 b 李连基b 周子东b |
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| 作者单位： | 河海大学 a. 水利水电学院； b. 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室， 江苏 南京 210098 |
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| 基金项目： | 江苏省杰出青年基金项目（BK2012036）；高等学校博士学科点专项科研基金课题（20130094110010）；国家自然科学基金项目（51179066，51139001，41323001，51079086）；水利部公益性行业科研专项经费项目（201301061，201201038）；国家重点实验室专项经费项目（20145027612） |
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| 摘 要： | 大坝变形监测数据由于受水位、温度、时效等因素的影响,是一个非线性、非平稳的时间序列。考虑到支持向量机模型(SVM)对小样本、非线性问题有很好的预测效果,采用SVM模型刻画样本数据的趋势性信息;同时运用径向基函数神经网络(RBFNN)对残差序列进行分析和预测,并将时间序列的趋势项和误差项线性叠加,组成SVM-RBFNN组合预测模型。实例应用表明,SVM-RBFNN组合模型精度高于SVM模型,具有一定的实用性。
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| 关 键 词： | 大坝安全 变形监测 预测方法 支持向量机 神经网络 |
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