【摘 要】
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大坝监控过程中,大坝变形的实测值是一个非线性且非平稳的时间序列,支持向量机（SVM）适用于解决小样本、非线性问题,在SVM算法的基础上建立了改进的大坝变形监控模型,利用差分自
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,安徽水利水电职业技术学院,安徽省引江济淮工程有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（51139001,51179066）, 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20130094110010）
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大坝监控过程中,大坝变形的实测值是一个非线性且非平稳的时间序列,支持向量机（SVM）适用于解决小样本、非线性问题,在SVM算法的基础上建立了改进的大坝变形监控模型,利用差分自回归移动平均模型（ARIMA）解决非平稳时间序列问题的优势,对SVM模型的残差进行处理,并采用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）中的核函数。实例分析表明,优化后的组合模型预测结果可靠,且精度较SVM模型有所提高。
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