【摘 要】
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相关向量机（RVM）模型具有结构稀疏化、核函数选择范围广等特点,应用到大坝变形预测中比支持向量机（SVM）模型更具优势.同时考虑到残差对预测精度的影响,引入Markov链用于预测数据
【机 构】
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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,河海大学水利水电学院,威海市水利局
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相关向量机（RVM）模型具有结构稀疏化、核函数选择范围广等特点,应用到大坝变形预测中比支持向量机（SVM）模型更具优势.同时考虑到残差对预测精度的影响,引入Markov链用于预测数据修正,从而得到一种高精度的逐步RVM-Markov组合模型.在实际应用中,RVM模型的泛化能力与SVM相当,向量数量却远小于SVM模型,计算过程得到简化,Mrakov链对残差进行修正后又提高了预测精度.将上述组合模型用于大坝变形实例分析,获得了较好的回归预测效果.
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