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基于GS-SVR模型的空腔积水水深和长度预测

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为描述掺气减蚀工程中的空腔积水水深、空腔长度与诸多影响因素的非线性关系,实现空腔积水水深和空腔长度的准确计算,在搜集162组试验数据的基础上,建立了支持向量机回归(GS-SVR)模型.通过网格搜索和交叉验证方法,研究了 GS-SVR模型中超参数(C和 γ)的相互关系和其对GS-SVR模型预测准确度的影响机制,分析了 6种不同输入组合(共12组)的模型性能.结果表明:通过网格搜索可以找到模型性能最佳的区域,该区域中C和γ呈现相反的增长趋势;基于上述方法找到了最佳变量组合(i1,i2,Fr,Δ/h),并且实现了对掺气坎空腔长度和空腔积水水深的精准预测.
Prediction of backwater depth and cavity length based on GS-SVR model

郭港归、李国栋、魏杰、王立杰

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西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西西安 710048

中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司,湖南长沙 410014

空腔积水水深 空腔长度 网格搜索 支持向量机 超参数

国家自然科学基金

51579206

2022

10.3880/j.issn.1006-7647.2022.06.017

水利水电科技进展
河海大学

水利水电科技进展

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.866
ISSN：1006-7647
年,卷(期)：2022.42(6)
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