【摘 要】
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混凝土坝变形实测数据往往具有较强的非线性和不确定性。首先通过小波软阈值法对监测数据进行去噪预处理,并根据大坝变形统计模型确定变形的影响因子;然后在SVM的基础上建立
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51209078)
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混凝土坝变形实测数据往往具有较强的非线性和不确定性。首先通过小波软阈值法对监测数据进行去噪预处理,并根据大坝变形统计模型确定变形的影响因子;然后在SVM的基础上建立变形预测模型,为提高模型的有效性,将模型的输入量进行PCA降维处理,以降低因子间的相关性,并采用IPSO算法对SVM的参数进行寻优,建立了基于PCA-IPSO-SVM的组合预测模型。最后的实例应用表明该模型所得的预测值与实测值拟合较好,并与传统的单一SVM模型和BP神经网络预测结果进行对比,结果表明本文提出的方法具有较高的精度,在处理类似问题上
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