进化多核相关向量机的大坝变形预测

发布时间：2018-04-19 23:36

  本文选题：大坝变形 + 遗传算法　； 参考：《测绘科学》2017年07期

【摘要】：针对大坝变形系统的非线性、复杂性以及不确定等特点,提出一种优化多核相关向量机的大坝变形预测模型方法。通过对实验数据进行归一化处理,核函数的加权组合以及遗传算法对模型参数的优化,建立遗传算法优化多核相关向量机的大坝变形预测模型。实验结果表明:数据归一化能归纳统一样本的统计分布性,加快梯度下降求解最优解速度和提高预测精度;优化的加权核函数能有效提高模型预测精度;各项精度指标值均优于BP神经网络方法、多项式核相关向量机方法预测精度,证实优化的多核相关向量机模型是一种精度较高的大坝变形预测方法。
[Abstract]:According to the nonlinear, complex and uncertain characteristics of dam deformation system, a method of dam deformation prediction model based on multi-kernel correlation vector machine is proposed. Through normalization of experimental data, weighted combination of kernel functions and optimization of model parameters by genetic algorithm, a dam deformation prediction model based on multi-kernel correlation vector machine is established by genetic algorithm. The experimental results show that the data normalization can induce the statistical distribution of the unified sample, accelerate the gradient descent to solve the optimal solution and improve the prediction accuracy, and the optimized weighted kernel function can effectively improve the prediction accuracy of the model. Each precision index value is superior to BP neural network method, polynomial kernel correlation vector machine method is accurate, it is proved that the optimized multi-core correlation vector machine model is a high precision dam deformation prediction method.
【作者单位】： 东华理工大学测绘工程学院;武汉大学测绘学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41374007,41464001) 江西省自然科学基金项目(20132BAB201049,20161BAB203102) 江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ150555)
【分类号】：TP18;TV698.11

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本文编号：1775271