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支持向量回归在贮灰坝渗流监测中的应用
支持向量回归在贮灰坝渗流监测中的应用
作者:
康飞
李俊杰
马妹英
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
贮灰坝
渗流监测
支持向量机
支持向量回归
交叉验证法
摘要:
鉴于支持向量机在机器学习方面表现出的良好性能,提出了基于支持向量回归(SVR)算法的贮灰坝渗流监测模型.采用基于平行网格搜索的交叉验证法选择模型参数,避免了参数选择的盲目性、随意性,提高了预测精度.实例分析表明,该渗流监测模型与传统的神经网络(反向传播(BP)网络、径向基核函数(RBF)网络)模型相比,具有预测精度高、泛化能力强等优点,能够快速、准确地预测出指定位置的测压管水位,对贮灰坝水头预报和电厂的安全生产具有实用价值.
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文献信息
篇名
支持向量回归在贮灰坝渗流监测中的应用
来源期刊
水电自动化与大坝监测
学科
工学
关键词
贮灰坝
渗流监测
支持向量机
支持向量回归
交叉验证法
年,卷(期)
2006,(3)
所属期刊栏目
大坝安全监控技术
研究方向
页码范围
67-70
页数
4页
分类号
TV6
字数
2847字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-3893.2006.03.022
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
马妹英
大连理工大学水利水电工程研究所
5
7
1.0
2.0
2
李俊杰
大连理工大学水利水电工程研究所
65
485
12.0
20.0
3
康飞
大连理工大学水利水电工程研究所
27
157
6.0
12.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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(41)
1996(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2005(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2006(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2008(4)
引证文献(4)
二级引证文献(0)
2010(10)
引证文献(0)
二级引证文献(10)
2011(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
2012(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
2013(6)
引证文献(0)
二级引证文献(6)
2014(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
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引证文献(0)
二级引证文献(6)
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引证文献(0)
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引证文献(1)
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2018(5)
引证文献(1)
二级引证文献(4)
2020(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
贮灰坝
渗流监测
支持向量机
支持向量回归
交叉验证法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水电与抽水蓄能
主办单位:
英大传媒投资集团南京有限公司
国网新源控股有限公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
2096-093X
CN:
32-1858/TV
开本:
大16开
出版地:
江苏省南京市南瑞路8号
邮发代号:
28-39
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
2989
总下载数(次)
7
总被引数(次)
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