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当效应量和自变量关系复杂时,传统回归模型预测效果较差,智能模型以可视化、网络化、易于实现等特征发展迅速。基于某混凝土坝实测资料,将极限学习机模型运用于大坝安全监控中,并与BP神经网络、支持向量机模型的训练、预测结果对比,分析了各个模型的实际运行性能和适用场合。
3种大坝安全监控智能模型的比较
【摘 要】
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当效应量和自变量关系复杂时,传统回归模型预测效果较差,智能模型以可视化、网络化、易于实现等特征发展迅速。基于某混凝土坝实测资料,将极限学习机模型运用于大坝安全监控
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
【出 处】
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大坝与安全
【发表日期】
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2014年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51279052);河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室专项基金(2010585212);水利部公益性行业科研专项经费项目(201201038)
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