基于熵理论的混凝土坝变形安全监控SVM模型
本文选题:熵 + 混凝土坝 ; 参考:《水电能源科学》2017年05期
【摘要】:为解决利用混凝土坝安全监测全序列数据建立的支持向量机(SVM)模型存在结构复杂、计算工作量大等问题,提出利用熵理论选择具有代表性样本代替全序列样本进行建模,即通过建立外部档案,根据外部档案更新算法选择具有代表性的样本,然后将外部档案的样本用作支持向量机的训练样本。将该方法用于某蓄水初期的混凝土坝变形模型的构建中,结果表明,该组合算法在保证模型精度的同时有效降低了模型的复杂程度,减少了模型的训练时间,且使模型的泛化能力得到一定的提升。
[Abstract]:In order to solve the problems of complex structure and large computational workload in the SVM model based on the whole sequence data of safety monitoring of concrete dam, it is proposed to use entropy theory to select representative samples instead of full-sequence samples for modeling. In other words, by establishing the external files, the representative samples are selected according to the updating algorithm of the external files, and then the samples of the external files are used as the training samples of the support vector machine (SVM). The method is applied to the construction of the deformation model of a concrete dam in the initial stage of water storage. The results show that the combined algorithm not only ensures the accuracy of the model, but also reduces the complexity of the model and the training time of the model. The generalization ability of the model is improved to some extent.
【作者单位】: 国家能源局大坝安全监察中心;
【分类号】:TV698.1
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,本文编号:1948034
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