基于SVM理论的大坝安全预警模型研究

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：大坝安全预警模型可以理解为根据特定的映射关系由影响因素域到大坝性态效应量域的计算求解问题.对于多因素综合影响下的大坝系统,这种映射关系一般为非线性的.从机器学习的角度,本文应用粗集理论和SVM理论,研究了对上述关系的拟合.首先,利用粗集理论智能数据分析方法,对大坝安全监测信息进行预处理,抽取关键成分作为映射关系的输入,从而确定映射关系的初始拓扑结构.在此基础上,应用最小二乘支持向量机算法,以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信范围值最小化作为优化目标,从大坝安全原型观测数据中学习归纳出大坝系统运行规律,从而实现对大坝安全预警模型的构建.实例分析表明,该模型能够有效的模拟和预测大坝工作性态与主要影响因素的关系.

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：SVM 数据分析方法 支持向量机 影响因素 交流学习 大坝安全 预警模型 机器学习 SVM理论