【摘 要】
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【目的】针对土石坝坝体沉降存在多变量、强耦合、强干扰的复杂问题,建立基于KPCA-RVM的土石坝沉降预测模型。【方法】利用核主元分析（KPCA）对输入向量进行降维处理,以减少因子
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院,西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,甘肃大唐碧口水力发电厂
【出 处】
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西北农林科技大学学报(自然科学版)
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【目的】针对土石坝坝体沉降存在多变量、强耦合、强干扰的复杂问题,建立基于KPCA-RVM的土石坝沉降预测模型。【方法】利用核主元分析（KPCA）对输入向量进行降维处理,以减少因子个数,随后利用相关向量机（RVM）模型对土石坝沉降进行预测,并以平均相对误差为指标对预测精度进行评价。【结果】实例应用表明,KPCA-RVM模型将输入向量由14个降低到7个,预测结果的平均相对误差仅为0.9%,预测效果得到明显提升。【结论】利用KPCARVM模型对土石坝进行沉降预测,不仅可以减少输入向量个数,而且可以提高预测精度,
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