10.3969/j.issn.1000-1379.2013.11.035
最小二乘支持向量机模型在大坝监测中的应用
提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法的依据是相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(LS_SVM)。阐述了基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机模型的算法步骤,并指出该模型的评价指标为平均绝对误差(MAE)以及预测均方误差(PMSE)。利用该模型对某混凝土大坝5#坝段102号测点的垂直位移进行了预测,结果表明:基于混沌时间序列的LS_SVM模型的预测性能较好,能够很好地体现出模型的实际应用能力;模型的拟合及预报结果能够满足精度要求,与回归模型相比具有预测结果精度较高的优点。
相空间重构技术、最小二乘支持向量机模型、大坝位移
TV698.1;TV642.1(水利枢纽、水工建筑物)
2013-11-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
99-100,103