混合核SVM模型在大坝位移预测中的应用

• 作者: 许后磊 郑东健
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝 监测 小样本 支持向量机 混合核甬数
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 85-88
• 分类号: TV698.11
• 字数: 4026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2010.04.027

摘要

针对大坝位移影响因素强、非线性特点和有效观测序列较短的情况提出了基于小生境遗传算法(NGA)混合核支持向量机大坝位移预测模型.核函数是支持向量机的核心部分,整合高斯和多项式两种核函数各自的优势提高了支持向量机的学习能力和泛化能力.采用主成分分析提取主成分,利用小生境遗传算法优化相关参数,某大坝连续观测数据的建模分析,证明了此种方法在大坝位移监测中应用的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑东健	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	115	637	13.0	19.0
10	许后磊	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	7	21	2.0	4.0