【摘 要】
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针对单一预测模型都存在各自优缺点的问题，本文提出时序回归GM-SVM模型，以达到最优的变形预测效果。首先对灰色模型中的灰参数导致的时间序列残差进行研究，形成时间序列模型，根据
【基金项目】
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长江水利委员会长江科学院开放基金(编号:CKWV2014217);精密工程与工业测量国家测绘局重点实验室开放基金项目资助(编号:PF2013-9)
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针对单一预测模型都存在各自优缺点的问题，本文提出时序回归GM-SVM模型，以达到最优的变形预测效果。首先对灰色模型中的灰参数导致的时间序列残差进行研究，形成时间序列模型，根据时间序列模型对其残差进行最优化设计，获取时间序列估计模型，并将该模型与支持向量机进行无缝融合以建立新的预测模型，然后根据该预测模型对观测的大坝变形影响因子进行训练和预测，并将预测结果与实际的变形值进行对比分析，经过实例分析确定该模型的预测结果更加接近实际观测值，说明该模型更加适用于基于大坝变形影响因子的变形分析。
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