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在传统支持向量回归机的基础上,考虑观测数据的混沌特性,通过对训练样本的相空间重构,并结合遗传算法在寻参上的优势,建立边坡变形的相空间重构GA-SVR组合模型。通过组合模型对某矿山边坡位移预测值与实测值进行对比分析,发现组合模型在预测精度上更具优势。
基于相空间重构的GA-SVR组合模型边坡位移预测研究
【摘 要】
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在传统支持向量回归机的基础上,考虑观测数据的混沌特性,通过对训练样本的相空间重构,并结合遗传算法在寻参上的优势,建立边坡变形的相空间重构GA-SVR组合模型。通过组合模型
【机 构】
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江西理工大学建筑与测绘工程学院
【出 处】
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大地测量与地球动力学
【发表日期】
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2017年10期
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