本文選題：大壩變形 + 遺傳算法��； 參考：《測(cè)繪科學(xué)》2017年07期

【摘要】：針對(duì)大壩變形系統(tǒng)的非線性、復(fù)雜性以及不確定等特點(diǎn),提出一種優(yōu)化多核相關(guān)向量機(jī)的大壩變形預(yù)測(cè)模型方法。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,核函數(shù)的加權(quán)組合以及遺傳算法對(duì)模型參數(shù)的優(yōu)化,建立遺傳算法優(yōu)化多核相關(guān)向量機(jī)的大壩變形預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:數(shù)據(jù)歸一化能歸納統(tǒng)一樣本的統(tǒng)計(jì)分布性,加快梯度下降求解最優(yōu)解速度和提高預(yù)測(cè)精度;優(yōu)化的加權(quán)核函數(shù)能有效提高模型預(yù)測(cè)精度;各項(xiàng)精度指標(biāo)值均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、多項(xiàng)式核相關(guān)向量機(jī)方法預(yù)測(cè)精度,證實(shí)優(yōu)化的多核相關(guān)向量機(jī)模型是一種精度較高的大壩變形預(yù)測(cè)方法。
[Abstract]:According to the nonlinear, complex and uncertain characteristics of dam deformation system, a method of dam deformation prediction model based on multi-kernel correlation vector machine is proposed. Through normalization of experimental data, weighted combination of kernel functions and optimization of model parameters by genetic algorithm, a dam deformation prediction model based on multi-kernel correlation vector machine is established by genetic algorithm. The experimental results show that the data normalization can induce the statistical distribution of the unified sample, accelerate the gradient descent to solve the optimal solution and improve the prediction accuracy, and the optimized weighted kernel function can effectively improve the prediction accuracy of the model. Each precision index value is superior to BP neural network method, polynomial kernel correlation vector machine method is accurate, it is proved that the optimized multi-core correlation vector machine model is a high precision dam deformation prediction method.
【作者單位】： 東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院;武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41374007,41464001) 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20132BAB201049,20161BAB203102) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(GJJ150555)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TV698.11

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本文編號(hào)：1775271