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根据大坝变形量与大坝变形因子之间的非线性关系建立了大坝变形预测的支持向量机模型,并用交叉验证的方法对支持向量机惩罚参数和核函数参数进行寻优,最后得到良好的大坝变形预测效果。用该模型和与传统的BP神经网络对比,结果证明支持向量机在大坝变形预测方面是强于BP神经网络的。
支持向量机模型在大坝变形预测中的应用
【摘 要】
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根据大坝变形量与大坝变形因子之间的非线性关系建立了大坝变形预测的支持向量机模型,并用交叉验证的方法对支持向量机惩罚参数和核函数参数进行寻优,最后得到良好的大坝变形
【机 构】
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江苏省地质勘查技术院,河海大学地球科学与工程学院
【出 处】
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现代测绘
【发表日期】
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2016年2期
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