[发明专利]一种高坝多点变形性态联合预报方法在审
| 申请号： | 201711281927.7 | 申请日： | 2017-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN107958309A | 公开（公告）日： | 2018-04-24 |
| 发明（设计）人： | 苏怀智;杨贝贝;韩彰;杨孟;骆鸿;方正;吴文源 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 李晓静 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高坝多点变形性态联合预报方法，包括以下步骤(1)选取高坝工程中多个测点的变形监测数据，采用小波软阈值去噪法去噪；(2)确定模型输入因子，对所选因子进行主成分分析，提取主成分；(3)对多测点去噪后数据及各主成分进行归一化处理，分为训练样本、预测样本；(4)依据训练样本，利用改进粒子群算法对支持向量机SVM参数C、σ进行寻优，完成对支持向量机的训练；(5)依据预测样本，用训练好的模型进行样本预测，进行模型预报效果评价。本发明的一种高坝多点变形性态联合预报方法，解决了传统方法预报精度低、模型大、运行速度慢、计算时间长、单测点预测等问题，具有精度高、处理周期短、多测点时空联合预报等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多点 变形 联合 预报 方法 | ||
【主权项】：
一种高坝多点变形性态联合预报方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选取高坝工程中若干测点的变形监测数据，采用小波软阈值去噪法去噪；(2)确定模型输入因子，对所选因子进行主成分分析，提取主成分；(3)对多测点去噪后数据及各主成分进行归一化处理，分为训练样本、预测样本；(4)依据训练样本，利用改进粒子群算法对支持向量机SVM参数C、σ进行寻优，完成对支持向量机的训练；(5)依据预测样本，用训练好的支持向量机进行样本预测，进行模型预报效果评价。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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