【摘 要】
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为提高大坝安全监控模型的预报精度和时间,利用粒子群算法(PSO)对相关向量机的关键核参数进行寻优,通过建立大坝安全监控模型与实际值比较,从而对RVM模型进行稀疏、学习、泛
【机 构】
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中煤科工集团南京设计研究院有限公司,江苏南水科技有限公司,河海大学理学院
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为提高大坝安全监控模型的预报精度和时间,利用粒子群算法(PSO)对相关向量机的关键核参数进行寻优,通过建立大坝安全监控模型与实际值比较,从而对RVM模型进行稀疏、学习、泛化等性能的分析研究。采用某实际工程实测视准线位移监测对模型进行验证,并通过均方根、标准均方和平均绝对百分比等误差,对模型预测的准确性、稳定性和可信程度进行评价。研究表明,PSO-RVM模型的泛化性能明显优于传统的RVM模型,应用于大坝安全监测建模是可行的。
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