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基于模糊C-均值聚类和支持向量机的大坝安全变形预警模型

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针对大坝安全变形传统模型预报精度不高问题,提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)的混合建模方法.该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的子集,运用SVM对每一类子集进行训练和建模.针对FCM的聚类有效性问题,介绍了聚类数c和模糊加权指数m的参数自适应算法.将所提出的混合模型与标准支持向量机模型相比,所建模型的精度和泛化能力均得到了一定程度的提高.

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来源
《全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会》|2015年|154-160|共7页
会议地点南京
作者
范振东; 陈敏; 杜传阳; 杨孟;
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作者单位

全国大坝安全检测技术信息网;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类水工建筑物的监测与原型观测;
关键词
大坝; 安全预警模型; 模糊C-均值聚类; 支持向量机; 聚类有效性;

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