基于最小二乘支持向量机的大坝变形预测研究

• 作者: 周星德 李亚丽
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 大坝变形 最小二乘支持向量机 优化 预测
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 建筑科学
• 页码范围: 1164-1168
• 页数: 5页
• 分类号: TV698
• 语种: 中文

摘要

大坝变形预测是风险评估的关键，而涉及因素存在高度非线性。为达到好的预测效果，提出了一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的大坝变形预测方法。在数据预处理方面，针对传统的参数平方、立方这种处理方式，提出变阶次概念；针对LSSVM交叉验证耗时过多，提出了一种简单可行的变参数方法。为了快速获得优化结果，引入基于十进制的遗传算法。此外，为进一步提高预测精度，引入遗忘因子概念。最后，给出一个实例。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周星德	河海大学土木与交通学院	71	323	8.0	15.0
2	李亚丽	河海大学土木与交通学院	2	0	0.0	0.0