大坝变形预测的支持向量机模型

• 作者: 王新洲 范千 许承权
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形预测 支持向量机 神经网络模型
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TU196+.1
• 字数: 3362字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7949.2007.06.001

摘要

针对大坝变形具有强非线性的特点以及在采用传统神经网络模型进行预测时存在局部极小、过学习等问题.提出一种新的大坝变形预测方法--支持向量机方法.该方法基于统计学习理论,采用结构风险最小化原则,保证了模型具有很强的泛化性能,并通过求解一个二次规划问题确保模型具有全局最优.以东江大坝变形预测为实例,说明了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新洲	武汉大学灾害监测与防治研究中心	138	2152	23.0	40.0
10	许承权	武汉大学灾害监测与防治研究中心	9	142	6.0	9.0
14	范千	武汉大学灾害监测与防治研究中心	8	90	4.0	8.0