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摘要:
顺流向位移是坝体形变监测中的重要指标。针对神经网络、支持向量机模型存在的局限性,提出基于粒子群优化与最小二乘支持向量回归的模型对顺流向位移进行预测。结合实地坝体数据,通过与神经网络、传统支持向量机等模型进行对比实验和分析,结果表明,该方法具有误差低、计算效率高等特点。
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文献信息
篇名 基于PSO与LSSVR的坝体顺流向位移预测
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 顺流向位移 粒子群优化 支持向量回归 变形监测 参数优化
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 软件开发与应用
研究方向 页码范围 49-50
页数 2页 分类号 TP319
字数 1353字 语种 中文
DOI
五维指标
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘延婷 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
顺流向位移
粒子群优化
支持向量回归
变形监测
参数优化
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
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