基于KPCA-RVM的土石坝沉降预测模型研究

发布时间：2018-11-13 08:25

【摘要】：【目的】针对土石坝坝体沉降存在多变量、强耦合、强干扰的复杂问题,建立基于KPCA-RVM的土石坝沉降预测模型。【方法】利用核主元分析(KPCA)对输入向量进行降维处理,以减少因子个数,随后利用相关向量机(RVM)模型对土石坝沉降进行预测,并以平均相对误差为指标对预测精度进行评价。【结果】实例应用表明,KPCA-RVM模型将输入向量由14个降低到7个,预测结果的平均相对误差仅为0.9%,预测效果得到明显提升。【结论】利用KPCARVM模型对土石坝进行沉降预测,不仅可以减少输入向量个数,而且可以提高预测精度,可在实际工程中推广应用。
[Abstract]:[objective] in view of the complex problems of multi-variable, strong coupling and strong interference in settlement of earth-rock dam, a prediction model of earth and rock dam settlement based on KPCA-RVM is established. [methods] the input vector is reduced by using kernel principal component analysis (KPCA). In order to reduce the number of factors, the settlement of earth-rock dam is predicted by correlation vector machine (RVM) model, and the prediction accuracy is evaluated by the average relative error. The KPCA-RVM model reduces the input vector from 14 to 7, and the average relative error of the prediction results is only 0.9.The prediction effect is obviously improved. [conclusion] the settlement prediction of earth-rock dams is carried out by using KPCARVM model. It can not only reduce the number of input vectors, but also improve the accuracy of prediction.
【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院;西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地;甘肃大唐碧口水力发电厂;
【基金】：国家自然科学基金项目(51409205) 陕西省重点科技创新团队项目(2013KCT-15) 博士后自然科学基金项目(2015M572656XB) 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放研究基金项目(2014491011) 西安理工大学水利水电学院青年科技创新团队项目(2016ZZKT-14)
【分类号】：TV641;TV698.1

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本文编号：2328552