【摘 要】
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大坝变形的实际监测值序列是一个非线性、非稳定的时间序列,引入径向基核函数后的支持向量机能有效解决非线性问题,因此可用支持向量机模型对大坝变形进行预测.支持向量机模型的核心问题是惩罚因子C和核函数参数σ的选取,针对标准遗传算法可能存在收敛局部小而最后得不到全局最优解,以及收敛速度慢等缺点,本文采用改进的自适应性遗传算法对参数进行寻优.通过实例表明,与自适应遗传算法的支持向量机模型和统计模型相比,改进
【机 构】
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河海大学水利水电学院,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,南京210098
【出 处】
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全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
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大坝变形的实际监测值序列是一个非线性、非稳定的时间序列,引入径向基核函数后的支持向量机能有效解决非线性问题,因此可用支持向量机模型对大坝变形进行预测.支持向量机模型的核心问题是惩罚因子C和核函数参数σ的选取,针对标准遗传算法可能存在收敛局部小而最后得不到全局最优解,以及收敛速度慢等缺点,本文采用改进的自适应性遗传算法对参数进行寻优.通过实例表明,与自适应遗传算法的支持向量机模型和统计模型相比,改进的自适应遗传算法的支持向量机模型推广能力和泛化能力更好,从而证实该预测模型具有可行性和实际性.
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