【摘 要】
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针对混凝土坝监控模型中监测数据较少、维数和非线性程度较高以及逐步回归方法预报值波动大,部分测值失真致拟合效果不佳等问题,鉴于支持向量机(SVM)能有效解决小样本、高维
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针对混凝土坝监控模型中监测数据较少、维数和非线性程度较高以及逐步回归方法预报值波动大,部分测值失真致拟合效果不佳等问题,鉴于支持向量机(SVM)能有效解决小样本、高维数以及非线性问题的能力,为此,基于改进SVM理论(ISVM)对大坝监控模型中的水压分量进行模拟,并采用逐步回归方法将模拟后的水压分量、温度分量与时效分量进行结合并模拟,建立了基于ISVM—逐步回归组合的大坝监控模型,将拟合和预报结果与逐步回归—逐步回归、ISVM—ISVM及逐步回归—ISVM组合的预报结果进行对比.结果表明,基于ISVM—逐步回归组合的混凝土坝安全监控模型拟合精度高,预测效果好,将更适于大坝监控模型的建立.
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