【摘 要】
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为进一步提高大坝变形的预测精度,提出了一种改进的灰狼算法优化支持向量机预测模型。通过引入非线性收敛因子和采用动态加权策略,提升了灰狼算法优化支持向量机惩罚因子和核
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41071294);广西高校科学技术研究重点项目(ZD2014062)
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为进一步提高大坝变形的预测精度,提出了一种改进的灰狼算法优化支持向量机预测模型。通过引入非线性收敛因子和采用动态加权策略,提升了灰狼算法优化支持向量机惩罚因子和核函数参数的能力,并以最优参数建立支持向量机大坝变形预测模型。选取实例数据,与布谷鸟算法、差分进化算法、粒子群算法和基本灰狼算法优化的支持向量机预测模型进行比较。实验结果表明,改进的灰狼算法对支持向量机参数的优化是有效的,基于此建立的模型预测效果良好,达到了提高大坝变形预测精度的目的。
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