基于BP-PCA-WCA-SVM的混凝土大坝变形预测方法OA北大核心CSTPCD
传统基于单一模型的混凝土大坝变形预测方法预测精度低,噪声稳健性差,泛化能力弱。为解决该问题,提出一种基于贝塔先验主成分分析(BP-PCA)与水循环算法(WCA)优化支撑向量机(SVM)相结合的混凝土大坝变形组合预测方法。首先利用所提BP-PCA模型对变形数据进行多尺度降噪分解,将复杂非线性、非平稳随机过程分解为一系列结构简单的主分量;然后利用WCA优化的SVM(WCA-SVM)对每个主分量分别建立预测模型;最后将多个主分量的预测结果综合叠加得到最…查看全部>>
朱小韦;袁占良;李宏超
河南测绘职业学院,郑州451464河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454000河南测绘职业学院,郑州451464
计算机与自动化
混凝土大坝变形预测主成分分析水循环算法噪声稳健性
《长江科学院院报》 2024 (9)
P.138-145,8
国家自然科学基金项目(41572341)教育部高等学校科学研究发展中心专项课题(ZJXF2022161)。
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