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SVM预测技术在福建省西溪特大桥中的应用研究
被引量：
7
1
作者
唐浩
段敏
《公路交通技术》
2016年第6期80-82,共3页
针对福建省西溪特大桥应变长期监测数据,采用相空间重构与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术对其进行建模处理并预测其未来发展趋势。试验结果显示:采用SVM方法对西溪特大桥2016年7月的应变量日均值进行预测,平均预测误差为4....
针对福建省西溪特大桥应变长期监测数据,采用相空间重构与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术对其进行建模处理并预测其未来发展趋势。试验结果显示:采用SVM方法对西溪特大桥2016年7月的应变量日均值进行预测,平均预测误差为4.3με。预测结果对于SVM预测技术在工程中的应用具有一定参考价值,可为桥梁结构的安全预警提供可靠的科学依据。
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关键词
西溪
特大
桥
支持向量机
相空间重构
预测
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职称材料
题名
SVM预测技术在福建省西溪特大桥中的应用研究
被引量：
7
1
作者
唐浩
段敏
机构
招商局重庆交通科研设计院有限公司
出处
《公路交通技术》
2016年第6期80-82,共3页
基金
交通运输部应用基础研究资助项目(2014319740160)
重庆市科技人才培养计划资助项目(cstc2013kjrc-qnrc30001)
文摘
针对福建省西溪特大桥应变长期监测数据,采用相空间重构与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术对其进行建模处理并预测其未来发展趋势。试验结果显示:采用SVM方法对西溪特大桥2016年7月的应变量日均值进行预测,平均预测误差为4.3με。预测结果对于SVM预测技术在工程中的应用具有一定参考价值,可为桥梁结构的安全预警提供可靠的科学依据。
关键词
西溪
特大
桥
支持向量机
相空间重构
预测
Keywords
Xixi super-large bridge
support vector machine
phase space reconstruction
forecast
分类号
U441.5 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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作者
出处
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被引量
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1
SVM预测技术在福建省西溪特大桥中的应用研究
唐浩
段敏
《公路交通技术》
2016
7
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