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基于提升小波和LS-SVM的大坝变形预测
近年来，大坝建设在国家经济和社会发展中扮演着至关重要的角色，对于大坝的安全性和稳定性问题，人们一直保持着高度的关注和关心。大坝变形预测是大坝安全监测和管理的重要手段之一。随着现代电子与通讯技术的快速发展，大坝变形数据采集逐渐普及，加上大量的变形监测数据的积累，大坝变形预测系统的研究和开发已成为大坝安全管理和预警决策的必需。
本文将介绍一种基于提升小波和LS-SVM的大坝变形预测模型。
提升小波(BoostingWavelet,BW)是一种新兴的信号处理技术，它结合了最小二乘法和小波变换，利用小波变换对变换系数进行递归处理，以缩小小波系数的波动幅度，从而增强模型的预测性能。BW方法不仅可以识别模型中的特征，而且可以提高预测的精度和稳定性。
LS-SVM是一种基于支持向量机(SVM)的回归方法。SVM是一种有效的机器学习技术，被广泛应用于分类和回归分析。SVM用于解决回归问题时，是将训练数据映射到高维空间中，寻找一个最优的超平面以最小化训练误差和测试误差。
本文提出了一种基于提升小波和LS-SVM的大坝变形预测模型。该模型包括三个主要步骤：数据预处理、特征选取和建模预测。具体来说，首先将原始变形数据进行预处理，包括去噪滤波，对数正则化和标准化处理，以满足数据预处理的要求。然后，基于最小二乘法和小波变换的提升小波方法，选择合适的小波基对数据进行分解和重构，并利用分解出来的高频部分和低频部分提取出特征向量。最后，利用LS-SVM建立模型，对大坝变形数据进行预测。
本文针对三峡大坝变形数据进行了实验分析。实验结果表明，基于提升小波和LS-SVM的大坝变形预测模型能够有效地对大坝变形数据进行预测，具有较高的预测精度和稳定性。
总之，本文提出了一种基于提升小波和LS-SVM的大坝变形预测模型，在大坝安全监测和管理方面有着广泛的应用前景。该模型不仅能够提高预测精度和稳定性，还能够从丰富的变形监测数据中提取有效的特征和信息，为大坝安全管理提供有力的保障。