| 改进支持向量机在大坝变形预测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 刘敏,郑上雄.改进支持向量机在大坝变形预测中的应用研究[J].城市勘测,2017(1). |
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| 作者姓名： | 刘敏 郑上雄 |
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| 作者单位： | 1. 江门市勘测院有限公司,广东 江门,529000;2. 江西理工大学,江西 赣州,341000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 支持向量机算法进行建模的过程中,选取合适的核函数以及相关的参数组合是最重要的部分,参数选取的好坏将直接影响到预测结果的精度。本文采用基因表达式编程算法对支持向量机算法进行参数组选取,得到改进支持向量机算法并将其应用于具体工程实例之中。结果表明改进支持向量机大坝变形预测模型比传统支持向量机大坝变形预测模型得出的预测结果的精度提高了近3倍,从而说明基于基因表达式编程的改进支持向量机的预测模型在大坝变形预测中具有良好的预测效果。
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| 关 键 词： | 大坝变形 支持向量机 基因表达式编程 预测模型 精度 |
Application of Improved Support Vector Machine in Dam Deformation Prediction |
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| Liu Min,Zheng Shangxiong.Application of Improved Support Vector Machine in Dam Deformation Prediction[J].Urban Geotechnical Investigation & Surveying,2017(1). |
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| Authors: | Liu Min Zheng Shangxiong |
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