本文關(guān)鍵詞：FCM-RVM預(yù)警模型在某重力壩典型壩段水平位移預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)大壩變形原型監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的非線性和影響因子的相關(guān)性問(wèn)題,提出一種基于模糊C-均值聚類(lèi)(FCM)和相關(guān)向量機(jī)(RVM)的組合建模方法。首先用FCM方法對(duì)影響因子進(jìn)行相似聚類(lèi),然后運(yùn)用RVM算法分別對(duì)每一聚類(lèi)樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到對(duì)應(yīng)的RVM模型,其中RVM算法中的核參數(shù)采用改進(jìn)的粒子群(PSO)算法尋優(yōu)。將各組合算法用于某重力壩典型壩段水平位移的安全模型構(gòu)建中,并與多種模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比,結(jié)果表明,FCM-RVM預(yù)警模型的預(yù)測(cè)精度較高。研究結(jié)果可為類(lèi)似工程的大壩變形預(yù)警提供參考。
【作者單位】： 西京學(xué)院土木工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TV698.1
【正文快照】： 1引言利用大壩變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)建立變形預(yù)警模型一直是大壩安全預(yù)警的研究重點(diǎn)[1]。目前,常用的預(yù)警模型有多元回歸模型、確定性有限元模型以及有限元與回歸模型相結(jié)合的混合模型[2],這些模型或者泛化能力較差,或者計(jì)算量大,因此尋找一種泛化能力強(qiáng)、工作量小的建模方法尤為必要

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本文編號(hào)：1156208