| 大坝变形非线性智能组合预测方法研究 |
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| 引用本文： | 姜立新,康飞,胡军. 大坝变形非线性智能组合预测方法研究[J]. 四川建筑科学研究, 2008, 34(3): 129-133 |
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| 作者姓名： | 姜立新 康飞 胡军 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学,湖南长沙,410000
2. 大连理工大学土木水利学院,辽宁大连,116024 |
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| 摘 要： | 为同时利用不同大坝变形预测方法的特征信息,改进预测质量,提出了一种基于微粒群优化一支持向量机(PSO-SVM)的大坝变形非线性智能组合预测模型.选取几种不同原理的建模方法建立预测模型并预测,利用其预测结果建立组合预测模型,组合函数的拟合采用混合核函数支持向量回归算法.为提高SVM的学习、泛化能力,采用混合核函数,并用具有并行性和分布式特点的PSO算法优化选择SVM模型参数.实例分析表明,该模型较好地整合了不同建模方法的特征信息,避免了单一方法的偶然性,较单一预测模型、加权组合预测模型具有更高的预测精度和更小的峰值误差,为更准确地进行大坝安全监控提供了一种新的途径.
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| 关 键 词： | 大坝变形监控 微粒群优化 支持向量机 混合核函数 智能组合预测 大坝 变形非线性 智能 组合函数 预测方法 研究 dam deformation forecasting model combined agent 安全监控 峰值误差 预测精度 加权 偶然性 整合 模型参数 分析表 优化选择 支持向量回归算法 |
Nonlinear agent combined forecasting model for dam deformation |
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| JIANG Lixin,KANG Fei,HU Jun. Nonlinear agent combined forecasting model for dam deformation[J]. Building Science Research of Sichuan, 2008, 34(3): 129-133 |
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| Authors: | JIANG Lixin KANG Fei HU Jun |
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