基于混合核RVM算法在大坝安全建模中的应用
针对支持向量机(SVM)存在支持向量个数较多、核函数要求严格等不足,将性能更出色的相关向量机(RVM)用于大坝安全预警模型的构建.核函数及其参数对RVM模型的性能有着重要的影响,组合局部核函数和全局核函数的混和核函数能提高模型的拟合精度和泛化能力,利用自适应粒子群算法能有效地对核参数进行寻优.将上述组合算法用于大坝安全模型的建立,实例分析表明,基于上述算法模型的性能得到了一定程度的提高.
大坝 安全预警模型 相关向量机 混合核函数 自适应粒子群算法
范振东 社传阳 陈敏
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098;河海大学水利水电学院,南京210098
国内会议
全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
南京
中文
139-145
2015-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)