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地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放研究基金(08-01-04)

作品数：1 被引量：2H指数：1
相关作者：吕开云鲁铁定更多>>
相关机构：中国矿业大学（北京）东华理工大学更多>>
发文基金：江西省自然科学基金地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放研究基金更多>>
相关领域：天文地球更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇天文地球

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇坝变形
  • 1篇大坝
  • 1篇大坝变形

机构

  • 1篇东华理工大学
  • 1篇中国矿业大学...

作者

  • 1篇鲁铁定
  • 1篇吕开云

传媒

  • 1篇测绘科学

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
利用PCA-SVM的大坝变形预测研究被引量：2
2011年
主成分分析(PCA)能够有效地提取数据的特征信息,消除变量间的共线性,而将基于统计学习理论的支持向量机(SVM)用于数据建模具有显著的优点。本文将主成分分析应用到大坝变形影响因子的优化中,解决了由影响因子内部相关性而引入大量因子的问题,降低了输入维数,简化了输入结构。将简化后的数据作为SVM的输入因子,减少了SVM学习的时间,提高了拟合效率。试验结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的泛化能力。
吕开云鲁铁定
关键词：主成分分析支持向量机
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