【摘 要】
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惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机(SVM)回归模型的拟合和预测精度至关重要。为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,提出基于高斯扰动的混合布谷鸟搜索算法(GCS),
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(41323001);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-11-0628);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120094110005);中央高校基本科研业务费项目(2012B07214)
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惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机(SVM)回归模型的拟合和预测精度至关重要。为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,提出基于高斯扰动的混合布谷鸟搜索算法(GCS),用于SVM参数的优选,提出GCS-SVM模型用于大坝变形监测非线性预警。通过实例验证分析表明,与SVM模型相比,GCS-SVM模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高。
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