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基于小波消噪的PLS-SVM大坝位移监控组合模型 被引量:1

PLS-SVM Combination Model for Dam Displacement Monitoring Based on Wavelet De-noising
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摘要 针对大坝位移建模预测中存在多重共线性和高度非线性问题,基于小波消噪技术消除噪声对建模的影响,并以某大坝为例,采用PLS-SVM大坝位移预测组合模型进行建模预测。结果表明,该法预测模型效果优于单一预测模型。 According to the problem of multicollinearity and non-linear relationship in prediction model of dam displacement, a wavelet de-noising technique is proposed to eliminate the influence of noise on model building. The combination prediction model of dam displacement wish PLS-SVM is proposed. The result shows that the effect of combination forecasting model is superior to that of single prediction model.
出处 《水电能源科学》 北大核心 2010年第4期81-82,58,共3页 Water Resources and Power
基金 国家自然科学基金资助项目(50879024) 国家自然科学基金资助重点项目(50809025 50539110) 国家科技支撑计划课题基金资助项目(2008BAB29B06) 江苏省"333高层次人才培养工程"基金资助项目(2017-B08037)
关键词 大坝监测 小波消噪 偏最小二乘回归 支持向量机 组合模型 dam monitoring wavelet de-noising partial least squares regression support vector machine combination model
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