本文選題：灰色關(guān)聯(lián) + 相關(guān)向量機(jī)　； 參考：《大地測量與地球動力學(xué)》2017年10期

【摘要】：基于灰色關(guān)聯(lián)算法確定與地表沉降有直接重要關(guān)聯(lián)的主要影響因子,構(gòu)建高斯核函數(shù)和多項式核函數(shù)的加權(quán)核函數(shù),利用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù),建立相關(guān)向量機(jī)地表沉降預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明,灰色關(guān)聯(lián)算法能定量地反映系統(tǒng)影響因子與地表沉降變化的關(guān)聯(lián)程度,有效處理不是完全明確的灰色系統(tǒng)信息;加權(quán)核函數(shù)的合理組合可較好地通過低維空間線性不可分映射變換到高維特征空間線性可分;遺傳算法具有計算過程簡單和自適應(yīng)迭代尋優(yōu)特點;相關(guān)向量機(jī)模型可極大地減少核函數(shù)的計算量,計算過程和結(jié)果均具有概率解釋。該模型預(yù)測結(jié)果的多項精度指標(biāo)值均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GR-SVM方法。
[Abstract]:Based on the grey correlation algorithm to determine the main influencing factors directly related to the surface subsidence, the weighted kernel functions of Gao Si kernel function and polynomial kernel function are constructed, and the parameters of the model are optimized by genetic algorithm. The prediction model of surface subsidence based on correlation vector machine is established. The experimental results show that the grey correlation algorithm can quantitatively reflect the degree of correlation between the influence factors of the system and the change of surface subsidence, and it is not completely clear about the grey system information. The reasonable combination of weighted kernel function can be transformed into high dimensional feature space by linear inseparability mapping in low dimensional space, and genetic algorithm has the characteristics of simple calculation and adaptive iterative optimization. The computation of kernel function can be greatly reduced by the model of correlation vector machine, and the calculation process and result have probability explanation. The prediction results of this model are superior to BP neural network and GR-SVM method.
【作者單位】： 東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院;武漢大學(xué)測繪學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41374007) 江西省自然科學(xué)基金(20132BAB201049,20161BAB203102) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目(GJJ150555)~~
【分類號】：U456.31

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本文編號：1839086