基于坝体沉降监测的ν-SVR参数优化方法研究

测绘通报 ›› 2013, Vol. 0 ›› Issue (11): 40-43.

基于坝体沉降监测的ν-SVR参数优化方法研究

丛康林¹，岳建平²，席广永³

1. 山东农业大学测绘工程系；2. 河海大学测绘科学与工程系；3. 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院

收稿日期:2012-07-13 修回日期:2012-11-05 出版日期:2013-11-25 发布日期:2014-05-07

ν-SVR Parameters Optimization Research Based on Dam Settlement Monitoring

Received:2012-07-13 Revised:2012-11-05 Online:2013-11-25 Published:2014-05-07

摘要/Abstract

摘要：

从理论上分析了ν-SVR参数的规律性，介绍了三种常用的参数寻优方法，综合考虑惩罚参数、核函数参数以及ν参数对预测精度的影响，以坝体沉降监测为例，采用粒子群优化算法对支持向量机参数（C,σ,ν）同时进行优化选择，并与格网法进行对比分析，实验表明粒子群算法在寻参效率、精度和可靠性上具有明显优势。

关键词: SVR, PSO, 参数优化, 监测, 预测

丛康林岳建平席广永. 基于坝体沉降监测的ν-SVR参数优化方法研究[J]. 测绘通报, 2013, 0(11): 40-43.

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ν-SVR Parameters Optimization Research Based on Dam Settlement Monitoring

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