【摘 要】
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大坝变形与水位、温度、时效等较多因素非线性相关,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)适用于小样本、非线性、高维学习问题,在大坝安全变形监控上具有很大的优越性。阐
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,河海大学水利水电学院,雅砻江流域水电开发有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51579086514790545137906851139001）,, 江苏省杰出青年基金项目（BK20140039）, 江苏高校优势学科建设工程项目（YS11001）
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大坝变形与水位、温度、时效等较多因素非线性相关,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)适用于小样本、非线性、高维学习问题,在大坝安全变形监控上具有很大的优越性。阐述了支持向量机的原理,介绍了应用SVM建立混凝土坝变形监控模型的步骤及其参数优化方法。针对预测样本数目的合理取值问题,通过实例分析,研究基于SVM的混凝土坝变形监控模型的预测能力。结果表明,基于SVM的混凝土坝变形监控模型短期预测能力优于长期预测能力,且其预测能力受预测集数目的影响大于算法优化的影响。因此,合理选择预测集数目对变形监控模型有效预测尤为重要。
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