水电自动化与大坝监测
水電自動化與大壩鑑測
수전자동화여대패감측
HYDROPOWER AUTOMATION AND DAM MORNITORING
2011年
1期
51-53
,共3页
彭磊%黄张裕%刘胜男%凌晨阳
彭磊%黃張裕%劉勝男%凌晨暘
팽뢰%황장유%류성남%릉신양
大坝变形分析%模糊最小二乘支持向量机%支持向量度%剪切法%变形预测
大壩變形分析%模糊最小二乘支持嚮量機%支持嚮量度%剪切法%變形預測
대패변형분석%모호최소이승지지향량궤%지지향량도%전절법%변형예측
在大坝工程变形分析和预测方面,研究了一种基于支持向量度的模糊最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,结合具体实例进行对比分析,结果表明模糊LS-SVM模型的预测精度要高于LSSVM模型,且支持向量机(SVM)的稀疏性也优于LS-SVM模型,可以很好地应用于大坝变形监测分析.
在大壩工程變形分析和預測方麵,研究瞭一種基于支持嚮量度的模糊最小二乘支持嚮量機(LS-SVM)算法,結閤具體實例進行對比分析,結果錶明模糊LS-SVM模型的預測精度要高于LSSVM模型,且支持嚮量機(SVM)的稀疏性也優于LS-SVM模型,可以很好地應用于大壩變形鑑測分析.
재대패공정변형분석화예측방면,연구료일충기우지지향량도적모호최소이승지지향량궤(LS-SVM)산법,결합구체실례진행대비분석,결과표명모호LS-SVM모형적예측정도요고우LSSVM모형,차지지향량궤(SVM)적희소성야우우LS-SVM모형,가이흔호지응용우대패변형감측분석.
