RS-SVM模型在大坝安全监控中的应用

摘要：

将粗集理论与支持向量机结合起来，研究了针对大坝安全监测数据序列中出现小样本、短序列、不确定等情况时的监控模型，利用粗集理论中的知识约简，引入属性重要度概念，对输入数据预处理，简化大坝工作性态影响因素和效应量之间的映射关系，实现了支持向量机模型输入的优化设计，使模型更能体现大坝的工作机制。以某混凝土大坝为例，分别采用统计模型、BP神经网络模型、标准SVM模型以及RS－SVM模型进行建模分析，对比验证了RS－SVM模型方法的可行性。

关键词：大坝安全、支持向量机、粗集理论、监控模型

所属期刊栏目：38

分类号：TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)

在线出版日期：2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：130-133