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4.
基于PCA-GEP算法的边坡稳定性预测 总被引:4,自引:1,他引:4
提出一种基于主成分分析的基因表达式程序设计算法,并将其用于边坡稳定性预测。该算法先采用主成分分析法对样本数据进行预处理,有效地减少预测模型的输入量,消除输入数据间的相关性,再将得到的新样本数据输入基因表达式,构建边坡稳定性的预测模型。利用该预测模型对82个危险圆弧破坏边坡实例中的71个实例进行学习,对另外11个实例进行预测,取得了较好的效果。在保留传统的以误差值作为评判模型优劣标准的同时,引入AIC信息准则法,分别对v-SVR算法和GA-BP网络算法和PCA-GEP算法三种预测模型进行比较分析,结果表明,运用该算法可以获得更优的预测模型,其预测结果比v-SVR算法和GA-BP网络等其他算法得到的结果具有更高的预测精度。工程实例计算表明,该方法是合理、可行的。 相似文献
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利用 1 956~ 2 0 0 0年舟山市定海验潮站潮位观测资料 ,对历年影响舟山的台风风暴潮灾进行了全面的统计分析。将台风按路径分型 ,分析了不同路径台风风暴潮的特点 ,并用基于PRESS准则的逐步回归方法 ,建立了不同路径风暴潮的预报模型。 相似文献
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提出了应用最小信息量准则,提取了原始数据中的噪声信息并完整地保留变形信号,准确地估算了实际监测精度。 相似文献
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