【摘 要】
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针对大坝安全变形传统模型预报精度不高问题,提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)的混合建模方法.该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的子集,
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098
【出 处】
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全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
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针对大坝安全变形传统模型预报精度不高问题,提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)的混合建模方法.该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的子集,运用SVM对每一类子集进行训练和建模.针对FCM的聚类有效性问题,介绍了聚类数c和模糊加权指数m的参数自适应算法.将所提出的混合模型与标准支持向量机模型相比,所建模型的精度和泛化能力均得到了一定程度的提高.
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