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提出了一种基于小波分析与改进支持向量机的大坝位移预测模型。大坝位移的原始监测信号的一维向量经小波去噪、分解后,依次对分解各层次建立SVM预测模型,并基于量子遗传算法对SVM参数寻优,小波重构模型结果,求得大坝位移预测结果。实例分析表明,该方法较传统SVM方法,预测结果更精确。
基于小波分析和量子遗传算法的大坝位移预测模型
【摘 要】
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提出了一种基于小波分析与改进支持向量机的大坝位移预测模型。大坝位移的原始监测信号的一维向量经小波去噪、分解后,依次对分解各层次建立SVM预测模型,并基于量子遗传算法
【机 构】
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南昌工程学院水利与生态工程学院,南昌工程学院鄱阳湖流域水工程安全与资源高效利用国家地方联合工程实验室
【出 处】
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南昌工程学院学报
【发表日期】
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2019年6期
【基金项目】
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江西省科技计划项目(20133BBE50044),江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180951)
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