基于SDCS-SVM的大坝安全监测模型

来源 :三峡大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Moon_____light

【摘要】

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惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机（SVM）回归模型的拟合和预测精度至关重要.为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,利用基于最速下降法的混合布谷鸟搜索算法（SDCS）进

【作者】

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屠立峰包腾飞唐琪赵斌

【机构】

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河海大学水利水电学院,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,南京南瑞集团公司国际公司

【出处】

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三峡大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2015年2期

【关键词】

：

最速下降法布谷鸟搜索算法支持向量机监测模型 gradient descent cuckoo search algorithm support vect

【基金项目】

：

国家自然科学基金重点项目（41323001）, 新世纪优秀人才支持计划资助（NCET-11-0628）, 高等学校博士学科点专项科研基金（20120094110005）, 中央高校基本科研业务费项目（2012B07214）

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惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机（SVM）回归模型的拟合和预测精度至关重要.为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,利用基于最速下降法的混合布谷鸟搜索算法（SDCS）进行SVM参数的优选,提出了SDCS-SVM模型并运用于大坝的安全监测.通过实例验证分析表明,与多元回归模型相比,SDCS-SVM模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高.

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