基于小波分析AR（P）-SVR组合模型在大坝变形预测中的应用

• 作者: 沈哲辉 邱伟 郑浩 黄腾
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分解 AR(P)模型 SVR模型 小波重构 预测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 58-60,64
• 页数: 4页
• 分类号: TU196
• 字数: 2868字
• 语种: 中文

摘要

监测序列经小波分解后，得到低频分量和高频分量。对低频分量采用自回归AR（P）模型预测，对高频分量采用支持向量回归机SVR模型预测，最后将各分量进行小波重构，得到监测序列的预测值。结果表明，此种预测方法比直接使用SVR模型或经小波分解后再采用SVR模型预测精度高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄腾	河海大学地球科学与工程学院	132	1104	19.0	27.0
2	郑浩	河海大学地球科学与工程学院	13	145	6.0	12.0
3	邱伟	河海大学地球科学与工程学院	7	31	3.0	5.0
4	沈哲辉	河海大学地球科学与工程学院	8	39	4.0	6.0