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题名贝叶斯正则化对混凝土坝位移机器学习模型性能的提升
被引量：3
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作者
隋旭鹏
朱圣辉
王少伟
徐丛
庄钧惠
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机构
常州大学环境与安全工程学院
江苏省江阴市重点水利工程建设管理处
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2022年第9期120-124,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51709021)
中国博士后科学基金项目(2020M670387)
+1 种基金
中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室开放研究基金(IWHR-SKL-KF202002)
中国水利水电科学研究院水利部水工程建设与安全重点实验室开放研究基金(202009)。
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文摘
针对机器学习模型的过拟合问题和非线性隐式型模型结构,基于贝叶斯正则化对某拱坝径向位移建立神经网络(NN)和支持向量机(SVM)模型,对比分析均方差(M_(MSE))、复相关系数、最大绝对误差、预测M增比等评价指标,并通过部分依赖图(PDP)来挖掘机器学习模型的因果解释能力。研究结果表明,贝叶斯正则化能显著提高机器学习模型的预测和解释能力,NN和SVM的预测M_(MSE)分别降至64.67%、3.85%,过拟合程度分别由70.99、9778.36降至41.22、17.15;基于PDP从机器学习模型中分离出的因果分量与传统多元线性回归模型(MLR)相近。采用贝叶斯正则化构建的SVM模型的解释能力与MLR模型最接近,预测性能亦较优。
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关键词
混凝土坝
位移监控模型
机器学习
贝叶斯正则化
性能提升
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Keywords
concrete dam
displacement monitoring model
machine learning
Bayesian regularization
performance improvement
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分类号
TV642
[水利工程—水利水电工程]
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题名单块滩涂围垦进度决策优化
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作者
陈新华
顾丽琼
潘张宇
顾梅芳
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机构
江阴市南闸水利农机服务站
江阴市水利工程公司
江阴市水利农机局
江阴市重点水利工程建设管理处
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出处
《农业与技术》
2018年第7期58-61,共4页
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文摘
针对单块滩涂土地利用优化规划与最优开发进度决策问题,使滩涂围垦达到预期的目的,并获得良好的经济效益。确定滩涂围垦工程的规模和空间布局、开发方案及实施策略。以单块滩涂阶段末总净效益现值最大为目标,各阶段开发面积为决策变量,充分考虑各阶段单位筹集资金、滩涂总面积、适宜垦殖面积、各垦殖项目面积上下限为约束条件,构建以单块滩涂计算期末总净效益最大为目标函数的单块滩涂优化围垦进度模型。采用大系统分解-动态规划聚合法求解该模型,获得单块滩涂各垦殖项目各阶段最优开发面积,以及对应的最大总净效益现值。提出的模型求解方法对今后开展单块滩涂开发建设具有一定实用价值,也为进一步开展多块滩涂优化围垦进度研究提供理论基础。
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关键词
单块滩涂围垦
决策优化
大系统分解-动态规划聚合法
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分类号
P458.121.2
[天文地球—大气科学及气象学]
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