【摘 要】
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针对传统的支持向量机（support vector machine,简称SVM）参数选择方法以人工试验为主,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm,简称GA）的
【机 构】
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天津科技大学电子信息与自动化学院,天津科技大学机械工程学院
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针对传统的支持向量机（support vector machine,简称SVM）参数选择方法以人工试验为主,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm,简称GA）的支持向量机参数自动寻优方法。利用GA的全局搜索能力对支持向量机的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,建立基于遗传算法的支持向量机模型（GA-SVM）。以某小型给水管网为研究对象,采用水力分析算法求得管网局部破坏状态下的各项数据,并用这些数据对预测模型进行故障诊断试验,结果表明,经遗传算
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