本文關(guān)鍵詞：基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和支持向量機的大壩變形預(yù)測方法

  更多相關(guān)文章： 大壩變形預(yù)測 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 支持向量機 精度評定

【摘要】：受水位、溫度等諸多因素共同影響,大壩變形具有隨機性和非線性特征,提出了一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)和支持向量機(SVM)的大壩變形預(yù)測算法。算法先對大壩位移序列進(jìn)行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,有效分離出隱含在時序中的非線性高頻波動成分和低頻趨勢成分;其次根據(jù)各分量特點構(gòu)造不同的SVM進(jìn)行預(yù)測,最后疊加各分量預(yù)測值得到預(yù)測結(jié)果。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及傳統(tǒng)支持向量機的對比結(jié)果表明,所提預(yù)測算法具有較強的自適應(yīng)預(yù)測能力,預(yù)測精度較高。
【作者單位】： 桂林理工大學(xué)測繪地理信息學(xué)院;廣西空間信息與測繪重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 大壩變形預(yù)測 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 支持向量機 精度評定
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41161072) 廣西空間信息與測繪重點實驗室基金項目(13-051-14-09、13-051-14-15)
【分類號】：TV698.11
【正文快照】： 大壩變形往往受水位、溫度、自身物理變化等諸多因素共同影響,難以建立較為準(zhǔn)確的形變量與影響因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系模型,因此傳統(tǒng)時間序列法和回歸分析等方法在變形預(yù)測中的應(yīng)用受到了限制。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一種有效的處理非線性和非平

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本文編號：724135