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介绍了支持向量机回归原理,建立了某高层建筑变形的时间序列预测模型,并采用网格搜索法对模型参数进行选择,保证模型的泛化能力。实验结果证明,和BP神经网络相比,支持向量机有更好的预测精度。
基于SVM的高层建筑变形的时间序列预测
【摘 要】
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介绍了支持向量机回归原理,建立了某高层建筑变形的时间序列预测模型,并采用网格搜索法对模型参数进行选择,保证模型的泛化能力。实验结果证明,和BP神经网络相比,支持向量机有更好的预测精度。
【机 构】
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武汉大学测绘学院
【出 处】
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矿山测量
【发表日期】
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2009年03期
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