浙江工业大学学报2010，Vol.38Issue(1) ：79-83.

基于遗传支持向量机的多维灰色变形预测模型研究

Study on multi-dimensional grey prediction model of deformation based on genetic algorithm and support vector machines

罗亦泳 张豪 张立亭
浙江工业大学学报2010，Vol.38Issue(1) ：79-83.
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基于遗传支持向量机的多维灰色变形预测模型研究

Study on multi-dimensional grey prediction model of deformation based on genetic algorithm and support vector machines

罗亦泳 1张豪 2张立亭1
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作者信息

  • 1. 东华理工大学长江学院,江西南昌330013
  • 2. 浙江工业大学建筑工程学院,浙江杭州310032
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摘要

多维灰色模型适合对多因素影响下的贫信息系统问题进行建模,但对多因素影响下的非线性变形系统建模和预测精不高,针对该问题进行分析研究.利用支持向量机算法建立多维灰色变形预测模型的残差与变形影响因素之间的非线性关系,对多维灰色变形预测模型的残差进行预测,并与多维灰色变形预测模型相加,对多维灰色变形预测模型进行修正,构建基于支持向量机的多维灰色变形预测模型.利用遗传算法优化支持向量机模型参数,提高支持向量机建模精度.该方法较好地解决了多维灰色变形预测模型精度不高的问题.把该模型应用于大坝变形预测,并与多种传统变形预测方法进行对比,结果证实该方法有效提高多维灰色变形预测模型的精度,且新模型精度远优于传统方法,是一种新的有效的变形预测模型.

关键词

支持向量机/遗传算法/多维灰色模型

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基金项目

国家自然科学基金(40874010)

国家安全监督管理总局部级项目(2006159)

江西省自然科学基金(2007GZC0474)

出版年

2010
浙江工业大学学报
浙江工业大学

浙江工业大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.704
ISSN：1006-4303
被引量13
参考文献量4
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