【摘 要】
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支持向量机（SVM）模型的核心问题是惩罚因子c和核函数参数g的选取.通常支持向量机库工具箱（LIBSVM）采用传统网格搜索算法进行参数寻优,只能得到交叉验证意义下的全局最优解,在更大
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,河海大学水利水电学院
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支持向量机（SVM）模型的核心问题是惩罚因子c和核函数参数g的选取.通常支持向量机库工具箱（LIBSVM）采用传统网格搜索算法进行参数寻优,只能得到交叉验证意义下的全局最优解,在更大范围内进行参数寻优比较费时,且效率较低,针对这一问题,提出了基于遗传算法的启发式寻优,以交叉验证（CV）意义下的准确率为适应度,通过一系列的选择交叉变异操作,得到最优的c和g,将优化后的SVM模型应用于大坝扬压力的预测.通过某大坝扬压力监测的实例应用,将遗传算法优化的LIBSVM与传统的LIBSVM预测相对比,预测效果更好,精
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