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基于坝体沉降监测的ν-SVR参数优化方法研究
被引量：
5
1
作者
丛康林
岳建平
席广永
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2013年第11期40-43,共4页
从理论上分析ν-SVR参数的规律性,介绍3种常用的参数寻优方法,综合考虑惩罚参数、核函数参数及ν参数对预测精度的影响。以坝体沉降监测为例,采用粒子群优化算法对支持向量机参数(C,σ,ν)同时进行优化选择,并与格网法进行对比分析,试...
从理论上分析ν-SVR参数的规律性,介绍3种常用的参数寻优方法,综合考虑惩罚参数、核函数参数及ν参数对预测精度的影响。以坝体沉降监测为例,采用粒子群优化算法对支持向量机参数(C,σ,ν)同时进行优化选择,并与格网法进行对比分析,试验表明粒子群算法在寻参效率、精度和可靠性上具有明显优势。
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关键词
SVR
PSO
参数优化
监测
预测
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职称材料
题名
基于坝体沉降监测的ν-SVR参数优化方法研究
被引量：
5
1
作者
丛康林
岳建平
席广永
机构
山东农业大学测绘工程系
河海
大学
测绘
科学与
工程
系
郑州轻工业学院计算机与通信
工程
学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2013年第11期40-43,共4页
文摘
从理论上分析ν-SVR参数的规律性,介绍3种常用的参数寻优方法,综合考虑惩罚参数、核函数参数及ν参数对预测精度的影响。以坝体沉降监测为例,采用粒子群优化算法对支持向量机参数(C,σ,ν)同时进行优化选择,并与格网法进行对比分析,试验表明粒子群算法在寻参效率、精度和可靠性上具有明显优势。
关键词
SVR
PSO
参数优化
监测
预测
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于坝体沉降监测的ν-SVR参数优化方法研究
丛康林
岳建平
席广永
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2013
5
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