【摘 要】
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大坝变形、渗流、应力应变等服役性态的原型监测数据序列,多具有非线性特征且易受噪声污染。为基于原型监测数据,通过构建大坝服役性态预测模型,高效合理地拟合和预测大坝非
【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,河海大学水利水电学院
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大坝变形、渗流、应力应变等服役性态的原型监测数据序列,多具有非线性特征且易受噪声污染。为基于原型监测数据,通过构建大坝服役性态预测模型,高效合理地拟合和预测大坝非线性服役性态,需高度重视模型抗噪能力和泛化能力的提升。源于此目标,综合应用小波、支持向量机（SVM）、粒子群算法（PSO）等工具,开展了大坝实测服役性态抗噪预测模型的构建方法和应用研究。在对大坝服役性态原型监测数据小波消噪处理的基础上,借助支持向量机,建立了大坝实测服役性态预测模型;考虑模型精度受SVM惩罚因子及核函数参数影响显著的特点,引入PS
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