支持向量机在变形监测数据处理中的应用

作者：高永刚; 岳建平; 石杏喜支持向量机变形监测核函数决策函数

摘要：支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的数据挖掘新方法,它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,具有很强的泛化能力,能保证所得解是全局最优解.文中简要介绍了支持向量机的基本原理及其在变形监测数据处理中的应用,论述了如何利用支持向量机进行建模和预报.通过对某大坝变形监测的连续观测数据的计算分析,论证了支持向量机在变形监测中应用的可行性和有效性.

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