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《测绘工程》 2007年06期
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大坝变形预测的支持向量机模型

范千  王新洲  许承权  
【摘要】:针对大坝变形具有强非线性的特点以及在采用传统神经网络模型进行预测时存在局部极小、过学习等问题,提出一种新的大坝变形预测方法——支持向量机方法。该方法基于统计学习理论,采用结构风险最小化原则,保证了模型具有很强的泛化性能,并通过求解一个二次规划问题确保模型具有全局最优。以东江大坝变形预测为实例,说明了该方法的可行性和有效性。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 周文芳;混凝土坝实测位移混合模型遗传算法优化及应用研究[D];武汉大学;2005年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 赵斌,吴中如,张爱玲;BP模型在大坝安全监测预报中的应用[J];大坝观测与土工测试;1999年06期
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【相似文献】
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1 宰松梅;温季;仵峰;孙浩;;河南省新乡市水资源承载力评价研究[J];水利学报;2011年07期
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中国重要会议论文全文数据库 前7条
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3 梁雪春;龚艳冰;;基于支持向量机的水资源可再生能力综合评价方法[A];江苏省系统工程学会第十一届学术年会论文集[C];2009年
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5 彭小勇;;深厚覆盖层灌浆量的智能预测模型及应用[A];2011年全国工程地质学术年会论文集[C];2011年
6 ;水利学报第36卷2005年第10期(月刊) 目次[A];第二届全国水力学与水利信息学学术大会论文集[C];2005年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
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7 姜仁辉;设计与实现基于支持向量机的水电故障分类器[D];吉林大学;2008年
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9 王海燕;支持向量机在水利水电工程中的应用[D];河北工程大学;2007年
10 王学明;基于支持向量机方法的工程围岩变形预测研究[D];东北大学;2009年
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