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基于单纯形粒子群—支持向量机模型的土坝测压管水位预测方法及应用被引量：1: 2013年; 针对土坝渗流安全监测模型中测压管水位与其影响因子之间非线性关系复杂、模型因子选择难度较大的问题,采用支持向量机模拟测压管水位与其影响因子之间的非线性映射关系,并采用单纯形粒子群算法对支持向量机中的核参数、惩罚系数及不敏感损失因子进行优化,建立了土坝测压管水位预测的单纯形粒子群—支持向量机模型(SMPSO-SVM),通过与多元线性回归模型、逐步回归模型、遗传回归模型及最小二乘支持向量机模型进行对比,表明SMPSO-SVM预测模型预测精度高、稳定性好。; 邢志红郄志红兰凤; 关键词：土坝测压管水位支持向量机单纯形法

大坝安全监测的鲁棒最小二乘支持向量机模型被引量：3: 2012年; 针对目前在大坝监测模型中应用较多的支持向量机模型,以土坝沉降监测实例比较分析了监测数据中是否含有异常值的两种情况的最小二乘支持向量机监测模型的拟合精度与预测精度,发现异常值的影响不容忽视。通过改进支持向量机模型中的损失函数,建立了大坝安全监测的鲁棒最小二乘支持向量机模型(RLS-SVM)。实例分析表明:不论监测数据是否含有异常值RLS-SVM均可达到较好的拟合精度和预测效果,优于普通LS-SVM模型。; 蒋国芸郄志红王东君张俊杰; 关键词：大坝安全监测最小二乘支持向量机异常值

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河北省科学技术研究与发展计划项目(05240703D)