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位移时序预测的APSO-WLSSVM模型及应用研究
被引量：
12
1
作者
徐卫亚
徐飞
刘大文
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期313-318,共6页
引入改进的粒子群算法对小波核函数最小二乘支持向量机进行优化,提出了位移时间序列预测的改进粒子群优化小波最小二乘支持向量机预测模型(APSO-WLSSVM)。该模型具有小波变换的良好时、频域分辨能力和支持向量机的非线性学习能力;同时...
引入改进的粒子群算法对小波核函数最小二乘支持向量机进行优化,提出了位移时间序列预测的改进粒子群优化小波最小二乘支持向量机预测模型(APSO-WLSSVM)。该模型具有小波变换的良好时、频域分辨能力和支持向量机的非线性学习能力;同时利用粒子群算法优化小波最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,从而提高了模型的预测精度。为证明该模型的优越性,将该模型与传统的高斯核函数支持向量机模型的预测结果作了对比,结果表明该模型较传统方法预测精度有了明显提高。最后将该模型用于锦屏一级水电站左岸边坡和导流洞进行变形预测,预测结果表明该方法科学可靠,在岩土体位移时序预测中具有良好的实际应用价值。
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关键词
小波函数
最小二乘支持向量机
粒子群算法
位移时间序列预测
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职称材料
题名
位移时序预测的APSO-WLSSVM模型及应用研究
被引量：
12
1
作者
徐卫亚
徐飞
刘大文
机构
河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室
河海大学岩土工程科学研究所
中国水电顾问集团成都勘测设计研究院
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期313-318,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(50539110)
国家重点基础研究发展规划(973)项目(2002CB412707)
国家科学支撑计划项目(2006BAB04A02)
文摘
引入改进的粒子群算法对小波核函数最小二乘支持向量机进行优化,提出了位移时间序列预测的改进粒子群优化小波最小二乘支持向量机预测模型(APSO-WLSSVM)。该模型具有小波变换的良好时、频域分辨能力和支持向量机的非线性学习能力;同时利用粒子群算法优化小波最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,从而提高了模型的预测精度。为证明该模型的优越性,将该模型与传统的高斯核函数支持向量机模型的预测结果作了对比,结果表明该模型较传统方法预测精度有了明显提高。最后将该模型用于锦屏一级水电站左岸边坡和导流洞进行变形预测,预测结果表明该方法科学可靠,在岩土体位移时序预测中具有良好的实际应用价值。
关键词
小波函数
最小二乘支持向量机
粒子群算法
位移时间序列预测
Keywords
wavelet function
least squares support vector machines
particle swarm optimization
displacement time series forecast
分类号
TU45 [建筑科学—岩土工程]
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作者
出处
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被引量
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1
位移时序预测的APSO-WLSSVM模型及应用研究
徐卫亚
徐飞
刘大文
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
12
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