改进灰狼算法优化SVM的大坝变形预测.pptx
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改进灰狼算法优化SVM的大坝变形预测标题:基于改进灰狼算法优化支持向量机的大坝变形预测摘要:随着大坝工程在水利、电力、交通等领域的广泛应用,大坝变形的预测技术成为保障大坝安全稳定运行的关键之一。本文针对大坝变形预测问题,提出了一种基于改进灰狼算法优化支持向量机(SVM)的方法。该方法利用改进灰狼算法优化SVM模型的参数,有效提高了预测的准确性和鲁棒性。通过实验验证表明,该方法对大坝变形的预测能力较强,具有较高的应用价值。1.引言1.1背景大坝工程作为现代工程的重要组成部分,直接关系到社会经济的发展和人民生
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基于改进灰狼算法优化LSSVM模型在变形监测中的应用随着工业技术的不断发展和进步,机械设备的变形情况越来越受到关注。因此在变形监测领域,借助合适的算法和模型已经成为了一种趋势。其中,LSSVM模型和灰狼算法已经被广泛运用。为此,本论文旨在基于改进灰狼算法优化LSSVM模型,以应用在变形监测领域。一、LSSVM模型概述LSSVM(LeastSquaresSVM)是支持向量机(SVM)的一种改进版本,由Cristianini和Shawe-Taylor两位科学家于1995年提出。但是与SVM不同的是,LSSVM
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