本文選題：熵 + 混凝土壩��； 參考：《水電能源科學(xué)》2017年05期

【摘要】：為解決利用混凝土壩安全監(jiān)測(cè)全序列數(shù)據(jù)建立的支持向量機(jī)(SVM)模型存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、計(jì)算工作量大等問題,提出利用熵理論選擇具有代表性樣本代替全序列樣本進(jìn)行建模,即通過建立外部檔案,根據(jù)外部檔案更新算法選擇具有代表性的樣本,然后將外部檔案的樣本用作支持向量機(jī)的訓(xùn)練樣本。將該方法用于某蓄水初期的混凝土壩變形模型的構(gòu)建中,結(jié)果表明,該組合算法在保證模型精度的同時(shí)有效降低了模型的復(fù)雜程度,減少了模型的訓(xùn)練時(shí)間,且使模型的泛化能力得到一定的提升。
[Abstract]:In order to solve the problems of complex structure and large computational workload in the SVM model based on the whole sequence data of safety monitoring of concrete dam, it is proposed to use entropy theory to select representative samples instead of full-sequence samples for modeling. In other words, by establishing the external files, the representative samples are selected according to the updating algorithm of the external files, and then the samples of the external files are used as the training samples of the support vector machine (SVM). The method is applied to the construction of the deformation model of a concrete dam in the initial stage of water storage. The results show that the combined algorithm not only ensures the accuracy of the model, but also reduces the complexity of the model and the training time of the model. The generalization ability of the model is improved to some extent.
【作者單位】： 國家能源局大壩安全監(jiān)察中心;
【分類號(hào)】：TV698.1

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本文編號(hào)：1948034