作者：宋志宇; 李俊杰大坝变形预测支持向量机最小二乘支持向量机
摘要：介绍了基于统计学习理论的一种新的机器学习技术——支持向量机（SVM）和其拓展方法——最小二乘支持向量机（LSSVM），并将LSSVM算法应用于混凝土大坝安全监控中的变形预测。根据实测数据，建立了基于LSSVM算法的大坝变形预测模型，同时与经典SVM预测模型进行分析比较。结果表明，LSSVM和经典SVM算法在大坝变形预测中都具有较好的可行性、有效性厦较高的预测精度；LSSVM在算法的学习训缡效率上比SVM有棱大的优讳．重适备干解斑大规模的数据建模．
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