基于小波分析和量子遗传算法的大坝位移预测模型

• 作者: 张阳 牛景太 谢帮华 郭英嘉 陈辉
• 来源期刊: 南昌工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 支持向量机 量子遗传算法 位移 预测
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: TV642.3|TP18
• 字数: 2806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4869.2019.06.016

摘要

提出了一种基于小波分析与改进支持向量机的大坝位移预测模型.大坝位移的原始监测信号的一维向量经小波去噪、分解后,依次对分解各层次建立SVM预测模型,并基于量子遗传算法对SVM参数寻优,小波重构模型结果,求得大坝位移预测结果.实例分析表明,该方法较传统SVM方法,预测结果更精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛景太	南昌工程学院水利与生态工程学院	31	57	5.0	6.0
2	郭英嘉	南昌工程学院水利与生态工程学院	3	0	0.0	0.0
3	谢帮华	南昌工程学院水利与生态工程学院	8	19	2.0	4.0
4	张阳	南昌工程学院水利与生态工程学院	6	0	0.0	0.0
5	陈辉	南昌工程学院水利与生态工程学院	1	0	0.0	0.0