支持向量机模型在渗流监测中的应用

来源 :水电能源科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hankeycncn

【摘要】

：

提出了基于一种支持向量机(SVM)的渗流监测方法.该方法采用结构风险最小化原则,能够在对小样本学习的基础上,对其他样本进行快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化性能和精度,

【作者】

：

张立君刘先珊

【机构】

：

三峡大学,武汉大学

【出处】

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水电能源科学

【发表日期】

：

2005年1期

【关键词】

：

渗流监测支持向量机非线性 seepage monitoring support vector machines nonlinear system

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提出了基于一种支持向量机(SVM)的渗流监测方法.该方法采用结构风险最小化原则,能够在对小样本学习的基础上,对其他样本进行快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖.在算例中,基于SVM的非线性特点,根据土石坝的实测资料建立了渗流监测模型,为水头预报和安全监测奠定了基础.

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