基于PSO-RVM-ARIMA的大坝变形预警模型

2015 
为克服支持向量机对核函数需满足Mercer条件的不足,学者们将相关向量机RVM引入大坝安全监测模型。为进一步提高RVM模型的预测精度,首先通过粒子群算法PSO对RVM的核参数寻优,再利用ARIMA模型对PSO-RVM模型的拟合残差项进行预测修正,建立PSO-RVM-ARIMA模型。通过实例分析,PSO-RVM-ARIMA模型的预测精度和泛化能力较RVM模型均有一定程度的提高。
    • Correction
    • Source
    • Cite
    • Save
    • Machine Reading By IdeaReader
    0
    References
    0
    Citations
    NaN
    KQI
    []