支持向量機在建筑物變形監測中的應用探討
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論述了支持向量機的回歸算法和基于時間序列支持向量回歸的建筑物變形預測方法,并用MATLAB6.5工具箱編制基于時間序列支持向量回歸程序,建立了基于時間序列支持向量回歸模型。最后以實例數據討證基于時間序列支持向量機回歸模型的預測方法。研究表明:用時間序列支持向量回歸模型建立的建筑物變形監測的預測模型是可行的和有效的。
基于支持向量機的建筑物沉降預測模型研究
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建立基于支持向量機的建筑物沉降預測模型,并將其應用于建筑物的沉降預測。與采用BP神經網絡的預測結果相比,支持向量機取得較好的預測結果。實例表明支持向量機在小樣本數據的預測上具有精度高、泛化能力強的特點,為建筑物的沉降預測提供一種新的方法。
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