【摘要】：將粗集理論與支持向量機(jī)結(jié)合起來,研究了針對(duì)大壩安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列中出現(xiàn)小樣本、短序列、不確定等情況時(shí)的監(jiān)控模型,利用粗集理論中的知識(shí)約簡(jiǎn),引入屬性重要度概念,對(duì)輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理,簡(jiǎn)化大壩工作性態(tài)影響因素和效應(yīng)量之間的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了支持向量機(jī)模型輸入的優(yōu)化設(shè)計(jì),使模型更能體現(xiàn)大壩的工作機(jī)制。以某混凝土大壩為例,分別采用統(tǒng)計(jì)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、標(biāo)準(zhǔn)SVM模型以及RS-SVM模型進(jìn)行建模分析,對(duì)比驗(yàn)證了RS-SVM模型方法的可行性。
[Abstract]:Combining rough set theory with support vector machine, the monitoring model for dam safety monitoring data series with small sample, short sequence, uncertainty and so on is studied, and the knowledge reduction in rough set theory is used. This paper introduces the concept of attribute importance, preprocesses input data, simplifies the mapping relationship between influencing factors and effect quantities of dam working behavior, realizes the optimal design of input of support vector machine (SVM) model, and makes the model reflect the working mechanism of dam more effectively. Taking a concrete dam as an example, the statistical model, the BP neural network model, the standard SVM model and the RS-SVM model are used to model and analyze respectively. The feasibility of the RS-SVM model method is compared and verified.
【作者單位】： 安徽省水利部淮委水利科學(xué)研究院;河海大學(xué)水利水電學(xué)院;安徽省建筑工程質(zhì)量監(jiān)督檢測(cè)站;
【分類號(hào)】：TV698.1

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本文編號(hào)：2326174