测绘科学

2017, v.42;No.229(07) 188-192

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进化多核相关向量机的大坝变形预测
Dam deformation prediction based on evolutionary multiple kernels relevance vector machine

张立亭;徐志宽;罗亦泳;况达;李剑;

摘要(Abstract):

针对大坝变形系统的非线性、复杂性以及不确定等特点,提出一种优化多核相关向量机的大坝变形预测模型方法。通过对实验数据进行归一化处理,核函数的加权组合以及遗传算法对模型参数的优化,建立遗传算法优化多核相关向量机的大坝变形预测模型。实验结果表明:数据归一化能归纳统一样本的统计分布性,加快梯度下降求解最优解速度和提高预测精度;优化的加权核函数能有效提高模型预测精度;各项精度指标值均优于BP神经网络方法、多项式核相关向量机方法预测精度,证实优化的多核相关向量机模型是一种精度较高的大坝变形预测方法。

关键词(KeyWords): 大坝变形;遗传算法;多核函数;相关向量机

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(41374007,41464001);; 江西省自然科学基金项目(20132BAB201049,20161BAB203102);; 江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ150555)

作者(Author): 张立亭;徐志宽;罗亦泳;况达;李剑;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.07.031

参考文献(References):

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