【摘要】：為解決多輸出邊坡變形預(yù)測問題,提高預(yù)測模型的精度及計算效率,提出基于多輸出相關(guān)向量機(MRVM)的邊坡變形預(yù)測新模型。通過將標(biāo)準(zhǔn)RVM的單輸出功能拓展到多維輸出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法優(yōu)化其參數(shù)。以某大型干塢邊坡變形為例,基于MRVM建立邊坡坡頂水平變形與沉降變形預(yù)測模型,并對其精度及計算效率進行分析。實驗結(jié)果表明,MRVM的精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(SVM)、RVM,證實拓展RVM所采用的方法可行,并具有較好的邊坡預(yù)測精度;MRVM的計算時間遠(yuǎn)小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(SVM)、RVM,具有較高的計算效率,并簡化了建模程序,實現(xiàn)了對邊坡的多個變形量進行同時預(yù)測。
【作者單位】： 武漢大學(xué)測繪學(xué)院;東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院;61234部隊;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41374007) 江西省自然科學(xué)基金(20151BAB213031) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目(GJJ150592)~~
【分類號】：TP18;TU43
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本文編號：2551039