基于PCA-SVR的大坝裂缝早期预报模型

来源 :全国大坝安全监测技术信息网2014年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dza1987

【摘要】

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自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大.基于大坝裂缝开合度理论,利用PCA提取原样本信息,缩减后的主成分作为SVR模型的输入量,能减少SV

【作者】

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王泉

【机构】

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河海大学水利水电学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京210098

【出处】

：

全国大坝安全监测技术信息网2014年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会

【发表日期】

：

2014年10期

【关键词】

：

大坝裂缝开合度预报模型主成分分析法支持向量机拟合法

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自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大.基于大坝裂缝开合度理论,利用PCA提取原样本信息,缩减后的主成分作为SVR模型的输入量,能减少SVR模型的计算成本.将该模型应用到某大坝监控资料的分析,与传统回归模型相比,PCA-SVR模型有更高的计算精度和运算效率,能在实际工程中广泛应用.

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