逐步RVM-Markov模型在大坝变形预测中的应用

摘要：

相关向量机(RVM)模型具有结构稀疏化、核函数选择范围广等特点,应用到大坝变形预测中比支持向量机(SVM)模型更具优势.同时考虑到残差对预测精度的影响,引入Markov链用于预测数据修正,从而得到一种高精度的逐步RVM-Markov组合模型.在实际应用中,RVM模型的泛化能力与SVM相当,向量数量却远小于SVM模型,计算过程得到简化,Mrakov链对残差进行修正后又提高了预测精度.将上述组合模型用于大坝变形实例分析,获得了较好的回归预测效果.

关键词：大坝变形监测模型、相关向量机、Markov链

所属期刊栏目：37

分类号：TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51379068、51139001;江苏省杰出青年基金项目BK20140039;高等学校博士学科点专项科研基金20120094110005

在线出版日期：2015-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：47-51