相关向量机理论在大坝变形监测模型中的方法研究

建立有效的大坝变形监测模型可以反映大坝运行情况.相关向量机(RVM)具有良好的泛化能力,且适于解决非线性问题,尤其是高维数情况.在RVM理论的基础上,建立大坝变形监测模型,并以此研究其优化改进模型.改进思路如下:利用马尔科夫链适于解决监测数据波动大的优势处理模型残差;同时如何选择核参数会严重影响RVM模型的精度,采用一种改进的粒子群算法寻优核参数.通过实例比较多种优化模型发现,基于RVM理论建立模型的优化方法可大大提高预测的泛化能力及精度.